在呼叫中心 AI 应用中,实时语音处理是核心挑战之一。LLM 电话代理需要快速响应用户查询,以模拟自然对话。低延迟 STT(Speech-to-Text)和 TTS(Text-to-Speech)管道的工程化,能将端到端延迟控制在 500ms 以内,提升用户体验。本文聚焦于集成 Twilio 实现双向音频流,并结合错误校正机制处理口音和噪声干扰,提供可落地参数和监控清单。
Twilio 作为通信平台,提供 Media Streams API,支持通过 WebSocket 实时传输电话音频。这允许将传入音频流直接推送到后端服务器,避免传统 SIP 协议的复杂性。在 LLM 代理场景中,Twilio 处理 inbound/outbound 调用:用户拨入时,Twilio webhook 触发 TwiML 响应,启动 元素连接到 wss://your-server/media-stream。服务器端使用 Node.js 或 Python WebSocket 库(如 ws 或 websockets)接收 mu-law 编码的音频包,每 20ms 一包。证据显示,这种流式传输可将音频延迟降至 100ms 以下,远优于批量处理。
对于 STT 管道,低延迟是关键。集成 Azure Cognitive Services Speech SDK,支持实时转录。配置时,启用 WebSocket 模式:SpeechConfig 以 subscription key 初始化,SpeechRecognizer 设置 audio input 为 push stream。Twilio 音频流需解码为 PCM 16-bit 8kHz,然后推入 recognizer。针对口音和噪声,Azure 提供噪声抑制(Noise Suppression)和自定义声学模型。参数建议:recognition_retry_max=3,确保 STT 失败时重试;vad_silence_timeout_ms=500,voice activity detection (VAD) 阈值 vad_threshold=0.5,避免误触发沉默。证据来自 Microsoft Call Center AI 项目,该系统在噪声环境下 STT 准确率达 85%以上,通过 RAG 增强领域适应性。对于口音,预训练多语言模型(如 en-US + accents),或 fine-tune 于特定数据集,降低 WER(Word Error Rate)至 15%。
TTS 管道需与 LLM 输出同步。LLM(如 gpt-4o)生成流式文本后,立即传入 Azure TTS Neural Voices。配置 SpeechSynthesizer 以 SSML 格式输入,支持 prosody 调整语速(rate="1.0")和音调(pitch="+0Hz")。Twilio 端,服务器将 TTS 音频编码回 mu-law 并推回 WebSocket,实现双向流。错误校正包括:answer_soft_timeout_sec=4,LLM 响应超时发送“请稍等”;recognition_stt_complete_timeout_ms=100,STT 完成超时回滚重试。处理噪声时,启用 Azure 的 automatic noise reduction,结合本地 VAD 过滤背景音。项目证据表明,这种管道在 accents-heavy 对话中,合成自然度提升 20%,用户满意度更高。
整体集成中,LLM 代理(如基于 OpenAI)接收 STT 输出,生成响应后流式 TTS。使用 Redis 缓存历史上下文,支持断线续传:会话 ID 存储在 Cosmos DB,恢复时从最新消息续接。风险包括网络抖动导致延迟 spikes,限值监控 call.answer.latency < 300ms;成本控制,STT/TTS 按分钟计费,优化为 serverless 架构。
可落地清单:
- 部署 Twilio:配置 phone number,支持 voice/SMS;Webhook URL 指向 /incoming。
- 服务器:Fastify + WebSocket,处理 Twilio 到 Azure 桥接;环境变量存 API keys。
- STT 参数:enable_interim_results=true 流式输出;language="en-US",custom_model_id 若 fine-tune。
- TTS 参数:voice="en-US-JennyNeural",style="cheerful" 匹配代理 persona。
- 监控:Azure Application Insights 追踪 latency、WER;阈值警报若 >500ms。
- 测试:模拟噪声/口音场景,使用 Twilio Dev Phone 验证 E2E 延迟。
- 回滚:feature flags 切换到人类代理,若 AI 置信度 <0.8。
通过这些实践,LLM 电话代理可 robust 处理实时对话。资料来源:Microsoft Call Center AI GitHub 仓库;Twilio Media Streams 文档;Azure Speech Services 指南。未来,可探索 OpenAI Realtime API 进一步简化管道。
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