关键字: [亚马逊云科技， TenFrameWork， 开源框架， Ai助手， 实时交互， 模块替换， 语音交互体验]
在这场演讲中，演讲者介绍了亚马逊云科技的开源框架TenFrameWork，这是一个用于构建实时对话式AI助手的框架。它具有模块化设计、支持多种语言开发、内置实时通信和降噪能力、支持多种打断机制等特点。TenFrameWork可与MLONe的Nova多模态大模型相结合，支持语音、视频、文本等多种交互方式，为开发者提供了灵活构建AI助手应用的工具。演讲者还展示了TenFrameWork在数字人、故事生成、语言学习等场景的应用案例。
以下是小编为您整理的本次演讲的精华。
在这场精彻的演讲中，演讲者向我们全面介绍了亚马逊云科技的TenFrameWork开源框架，这是一个用于构建实时对话式AI助手的技术框架。首先，演讲者强调了构建对话式AI助手的几个关键点。
第一个关键点是松耦合和可拓展性的重要性。在现实应用中，不同项目对大模型、语音识别(ASR)和语音合成(TTS)可能有不同的需求。例如，一个教育类应用可能需要对教育内容有深入理解的大模型，而一个娱乐类应用则可能更注重语音合成的自然度和情感表达的表现。因此，一个理想的AI助手框架应该支持非常灵活的模块替换，包括实时模型的支持，以避免由于强耦合而导致集成上的困境。
展开剩余86%第二个关键点是优秀的语音交互体验对于提升用户满意度至关重要。在人与人的自然交流中，流畅的交互体验是非常直观的。一个优秀的AI助手框架应该能够实现类似的体验，而低延时是这种交互体验的基础，避免让用户进入明显的等待状态。此外，自然的打断识别和响应也是非常关键的，因为在人与人的交流中，打断是一种非常常见的行为，它可以帮助我们更好地表达。因此，对话式AI助手应该能够智能地识别打断，并及时响应用户的打断，而不是机械式地等待用户完成输入。
第三个关键点是应用场景的可拓展性。对话式AI助手的应用场景非常广泛，包括从智能的语音视频助手到视觉的识别系统，从教育互动的教育平台到实时的翻译系统。整体上，框架应该能够通过非常简单的配置和扩展就能够很容易地满足这些场景的需求。
接下来，演讲者介绍了TenFrameWork的设计理念。TenFrameWork是一个基础框架，它为开发者提供了快速高效的工具来构建实时对话的AI代理。它的设计非常巧妙，首先支持插件式设计，然后也能够支持灵活的编排。这样，框架内的模块就可以非常容易地实现新模块或替换已有模块，同时支持集联式和实时语音到语音(V2V)这两种当前主流的大模型集成方式。
TenFrameWork还内置了实时通信(RTC)的能力，这样可以保证端到端传输上的良好用户体验，也包括语音降噪传输，也包括语音上的降噪的一些效果。同时，TenFrameWork还内置了多种打断机制，包括基础打断、基于人声活动检测(VAD)的人声打断、轮次检测以及智能打断。在不同的场景下，可以使用不同的打断模式来实现不同的打断体验。
考虑到不同领域的开发者可能更熟悉不同的开发语言，TenFrameWork支持多种语言的混合开发，目前已经支持C++、Go语言、Python和Node.js，开发者可以灵活地选择熟悉的语言进行开发。
TenFrameWork的强大之处还体现在对各种插件的支持上，无论是ASR大模型还是TTS，目前已经支持了非常多，像前面提到的MLONe Nova模型，全部都是支持的。为了提高开发者的上手体验，还提供了图形化的配置工具。通过这种图形化的配置管理工具，无论是新手开发者还是经验丰富的技术专家，都可以对项目进行简单的配置和管理，而无需编写大量代码，非常容易上手。
演讲者分享了一些TenFrameWork的实际案例。首先是数字人，结合TenFrameWork的实时交互特性和现在先进的一些图形的技术，可以制作出非常有真实感和交互性的数字人形象，可用于虚拟主播或虚拟客服等多种场景。其次是Storyteller，这是一个根据用户输入的主题和内容生成精彩故事的应用。它利用了TenFrameWork的实时交互特性，可以为用户提供沉浸式的阅读体验。第三个案例是一个专注于语言学习的应用，演讲者进行了现场演示。
接着，演讲者着重介绍了TenFrameWork和MLONe Nova模型的结合。这样的技术选型可以说是强强联合，优势互补。TenFrameWork具有非常灵活、易于替换插件、易于扩展以及可集成多种功能的特点，并有一些成功案例。而MLONe的Nova Pro模型可以支持多模态，具有非常高的性价比，然后低延时的能力。基于这样的模型，我们可以构建出非常好的多模态交互应用。当然，前面提到的Nova的Sonic语音到语音模型，在TenFrameWork里面也可以得到了非常好的支持，这样可以构建出更加直观的交互体验应用。
演讲者详细阐述了TenFrameWork和MLONe模型的两种具体集成方案。第一种是集联式方案，就是这里我们会通过AmazonTranscribe来把用户的语音转写成文本的内容，然后通过Nova模型来对文本内容进行处理，并且生成响应，再通过Polly的TTS再把响应合成为语音，最终传回给用户。这样来构建完整的端到端交互过程。这种技术方案的整体优势在于，它可以非常充分地利用到Nova模型的多模态，以及强大的语言处理的能力，同时带上内置的RTC实时传输的能力，可以为语音对话、视频交流或文本交互提供非常好的体验。
第二种是实时语音到语音(V2V)集成方案，这种方案是把语音用户的语音直接给到Sonic模型，然后Sonic模型直接生成语音的响应给到最终给到用户。这样可以充分发挥Sonic模型的自然处理能力，以及它的非常高的实时性。
为了让大家更好地了解TenFrameWork的实际效果，演讲者展示了几个Demo。第一个是实时视频对话，它可以支持中文和英文的端到端对话。第二个是教育场景下的数学题解答过程。第三个是可以通过工具来实时查询天气。第四个是实时翻译助手，就是可以通过简单的TenFrameWork的扩展就可以很容易地实现。演讲者还现场播放了一段视频，展示了这些Demo的实际效果。
最后，演讲者分享了TenFrameWork的GitHub仓库链接，欢迎大家关注。在仓库中，可以找到最新的Demo、代码文档以及持续更新的其他资料。演讲者还欢迎大家线下交流，并介绍了一个中文开发者社群，供大家多多讨论和交流。
总的来说，这场演讲全面介绍了亚马逊云科技的TenFrameWork开源框架，重点阐述了它的设计理念、关键特性、与Nova模型的集成方案，并分享了一些实际应用案例，为构建高质量的对话式AI助手提供了有力的技术支持。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
The speaker introduces TenFrameWork， an open-source technology framework jointly supported by the community and Agora， and explains how it integrates with MLONe’s Nova model.
TenFrameWork is an innovative framework that empowers developers to rapidly build real-time conversational AI agents with efficient tools and flexible modular design.
TenFrameWork supports multi-language hybrid development， including C++， Go， Python， and Node.js， allowing developers to flexibly choose their preferred language for development.
TenFrameWork’s powerful features include support for various plugins， such as ASR large models and TTS， and it provides a graphical configuration tool to make it easy for developers， both novice and experienced， to configure and manage projects without writing extensive code.
TenFrameWork和Nova Pro模型的强强联合，可构建出优秀的多模态交互应用，提供直观的交互体验。
亚马逊云科技推出了一个名为TenFrameWork的开源AI助手框架，旨在帮助开发者快速构建实时对话式AI应用。该框架具有松耦合和可扩展性，支持灵活替换关键模块，并提供优秀的语音交互体验，包括低延时和自然打断识别。它还具备应用场景拓展能力，可轻松满足各种需求。
TenFrameWork采用插件式设计，支持灵活编排和多种语言混合开发，内置实时通信和多种打断机制。它可与MLONe的Nova多模态大模型无缝集成，构建出多模态交互应用。该框架已在数字人、故事生成和语言学习等场景中得到成功应用。
通过集联式和实时语音到语音(V2V)两种方案，TenFrameWork可充分发挥Nova模型的语言处理能力和Sonic模型的实时响应能力，为用户带来自然流畅的对话体验。亚马逊云科技欢迎开发者关注TenFrameWork的GitHub仓库，共同探讨和推进AI助手技术的发展。
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