语音 AI 系统架构

Source: Dev.to

语音 AI 代理的工作原理

我一直在深入研究语音 AI 代理，并决定绘制出它们的实际工作流程。
当你向 Alexa 或 ChatGPT Voice 提问并得到智能回应时，短短一瞬间内部发生了很多事情。

从宏观上看，每个语音代理需要完成三项任务：

• 倾听 – 捕获音频并转录为文本
• 思考 – 解释意图、推理、规划
• 说话 – 生成音频并流回给用户

语音 AI 代理的核心阶段

语音 AI 代理通常经历五个核心阶段：

1. 语音转文本 (ASR) – 将口语音频转换为文本。
2. 自然语言理解 (NLU) – 确定意图并提取实体。
3. 对话管理 / 代理逻辑 – 推理出合适的操作。
4. 自然语言生成 (NLG) – 生成文本回应。
5. 文本转语音 (TTS) – 将回应合成为自然音质的音频。

这种架构为 Alexa、Siri、Google Assistant 等助手以及基于大型语言模型的现代语音代理（如 ChatGPT Voice）提供动力。

我已经绘制了一张图表，直观展示从语音输入到智能行动和响应的完整端到端流水线。接下来我计划逐一拆解每个组件，并分享更多关于基于代理的语音系统是如何构建的。

你最常使用的语音 AI 代理是哪一个？