我心态崩了。 技术「专场出品人」， 将携手网易云信资深服务器开发工程师曹佳俊、网易音视频实验室高级技术专家韩庆瑞、网易云信音频算法专家郝一亚以及网易云音乐资深音视频开发工程师陈松茂，为大家带来主题演讲，共同探讨融合通信技术的发展方向和落地实践。融合通信给各行各业带来了多样化创新，其技术本身也在不断迭代与进化。

04.10 @ 北京丨网易云信参加Qcon大会，受邀分享大模型融合的对话式语音AI技术架构的变革。04-01234 紧跟时代脉搏， 以“智Neng融合，引领未来”为年度主题，汇聚全球140+技术先行者及创新实践者，畅聊DeepSeek时代的AI技术与应用生态、AI技术演进中的平安命题、Agent元年的新思考等，用真实案例和经验为开发者开路。网易云信作为大会的内容共创伙伴， 其音视频技术负责人、流媒体首席架构师吴桐受邀参加本次大会，带来的分享。吴桐老师将与来自小米、 京东、饿了么、百川智Neng等公司的专家，一起畅聊大模型...，呃...

刚刚，OpenAI震撼发布o1大模型！新模型可yi实现复杂推理，强得可怕！！！在即将于10月18-19日召开的QCon上海站， 月之暗面、微软亚洲研究院、...

\\ue689搜索DownloadDownloadExtensions登录注册QCon 北京 2024 · 大模型篇大模型正在重新定义软件InfoQ QCon 组委会Yi完结·共22讲01 | 饿了么垂域大模型 EGPT 训练与 C 端应用实践02 | 大模型技术在快手搜索的应用03 | 通义灵码技术解析，打造 AI 原生开发新范式04 | 智Neng编码工具 Comate 的核心Neng力揭秘05 | AI Agent 在企业经营分析场景的落地06 | 面向办公自动化领域的 AI Agent 建设思考07 | 大模型原生应用产品设计的前沿探索08 | 大模型的三次触动、两个难题、一个参考答案09 | 大模型在信也对话机器人中的应用10 | 百度营销智Neng体:从对话式投放到多智Neng体协同11 | 教育大模型,说你行你才行12 | 模型基座应用为团队带来的机会与挑战13 | RAG 商业落地实践踩坑14 | 大模型应用开发新范式15 | LLM 和 Multi-agent 在运维领域的实验探索16 | MFTcoder:大模型多任务微调框架17 | SRE-Copliot:基于大语言模型的智Neng运维架构18 | 快意大模型在短视频互动场景的应用探...

2023年2月5日-2月7日中关村科金亮相QCon全球软件开发大会·北京站，与全球高技术人才交流对话式AI技术及Zui热ChatGPT话题，展示Zui新行业解...，小丑竟是我自己。

搜索DownloadDownloadExtensions登录注册QCon 北京 2024 · 大模型篇大模型正在重新定义软件InfoQ QCon 组委会Yi完结·共22讲QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。

当前，大模型技术正引领软件开发范式的革新，重塑生产关系，来一波...。

05 | AI Agent 在企业经营分析场景的落地 06 | 面向办公自动化领域的 AI Agent 建设思考 07 | 大模型原生应用产品设计的前沿探索 08 | 大模型的三次触动、 两个难题、一个参考答案 09 | 大模型在信也对话机器人中的应用 10 | 百度营销智Neng体:从对话式投放到多智Neng体协同 11 | 教育大模型,说你行你才行 我可是吃过亏的。 12 | 模型基座应用为团队带来的机会与挑战 13 | RAG 商业落地实践踩坑 14 | 大模型应用开发新范式 15 | LLM 和 Multi-agent 在运维领域的实验探索 16 | MFTcoder:大模型多任务微调框架 17 | SRE-Copliot:基于大语言模型的智Neng运维架构 18 | 快意大模型在短视频互动场景的应用探...

日前，百度上架了专用独立的 AI 智Neng聊天服务软件文心一言。据官方信息， 文心一言作为百度全新一代知识增强大...，盘它...

基于大模型的智Neng交互产品评测 王珍懿|蚂蚁集团、技术专家 王珍懿 蚂蚁集团 技术专家 长期从事质量保障领域算法开发及模型效果评测工作，目前负责芝麻信用部门智Neng体评测。在评测集合成、 智Neng体红蓝军、 来一波... 自动标注等Neng力项有丰富积累与实践经验，Yi在NLP领域国际顶级会议上发表多篇论文。tong过技术创新迭代提升评测质量和效率，牵引对客智Neng体的技术迭代和业务效果升级。

10月21日- 23日由极客邦科技旗下 InfoQ中国主办的QCon 全球软件开发大会将在上海宝华万豪酒店举行。网易智企技术 VP陈功作为「AI时代下...

谢榛将结合团队近期的两个工作——CityLLava和 IVTP， 请大家务必... 介绍多模态模型的迭代过程...

一、技术架构的变革

在QCon全球软件开发大会2024的“AI工程化与架构创新”专题中，对话式语音AI与大模型的深度融合成为核心议题。这场技术变革不仅重塑了语音交互的底层逻辑，geng推动了从语音识别到自然语言理解再到语音合成的全链路升级。本文将从技术架构、核心挑战、实践案例三个维度，系统解析这一变革的技术内核与实施路径，脑子呢？。

没法说。 传统对话式语音AI系统采用“ASR+NLU+DM+TTS”的模块化架构，各模块独立优化且存在信息损耗。比方说ASR的识别错误会直接传递至NLU，导致语义理解偏差。而融合大模型后 系统转向端到端架构，其核心优势体现在：

技术实现上，推荐采用Transformer-based的编码器-解码器结构。编码器部分使用Conformer模型处理语音特征， 解码器接入LLM生成文本响应，再tong过VITS合成语音。代码示比方说下：

    # 伪代码：端到端语音AI处理流程
    class End2EndVoiceAI:
        def __init__:
            self.asr_model = asr_model  # 比方说Whisper
            self.llm = llm        # 比方说Qwen2
            self.tts_model = tts_model  # 比方说VITS
        def process:
            # 1. 语音转文本
            text = self.asr_model
            # 2. 语义理解与生成
            response_text = self.llm
            # 3. 文本转语音
            audio_output = self.tts_model
            return audio_output
    

二、核心挑战与解决方案

1. 弯道超车。 实时性瓶颈 大模型推理延迟是主要障碍。解决方案包括：

2. 数据稀缺问题 低资源语言缺乏标注数据。可tong过以下方法缓解：，换个角度。

3. 得了吧... 隐私与平安风险 语音数据包含生物特征信息。需采用：

4. 金融客服场景 某银行部署融合大模型的语音助手后复杂业务办理时间从5分钟缩短至1.5分钟。关键技术包括：

5. 坦白说... 教育领域应用 智Neng口语陪练系统tong过分析语音韵律和语义准确性，提供实时反馈。实验表明，学生口语流利度提升30%，语法错误减少25%。

6. 未来方向

7. 工具链选择

8. 评估指标

9. 迭代策略

造起来。 QCon大会的讨论表明，融合大模型的对话式语音AIYi进入规模化落地阶段。开发者需关注模型轻量化、 多模态融合和隐私保护三大方向，tong过端到端架构设计和持续优化策略，推动语音交互从“可用”向“好用”演进。未来 yin为Agentic AI的发展，语音系统将具备geng强的自主决策Neng力，真正实现“所说即所得”的交互愿景。