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介绍在 SageMaker AI 上流式合成语音的低延迟方案

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AI 综述

AWS Machine Learning Blog 发布教程，介绍在 Amazon SageMaker AI 上托管 Kokoro-82M 文本转语音模型，按句流式合成语音，使 AI 语音智能体在生成第一句时即可开始播放音频，无需等待完整回复。该模型仅 8200 万参数，可运行在单台 ml.g5.xlarge GPU 实例的实时端点上，容器同时提供 POST /invocations 与 WebSocket 双向流两条路径。教程指出示例容器固定了存在已知安全公告（PYSEC-2026-2286，已在 torch 2.10.0 修复）的旧版 PyTorch，建议在任何非概念验证使用前审查并升级该固定版本。若前端已有可用的 SSE 文本管道，在 SSE 事件中嵌入 base64 编码音频是务实选择；若从零构建语音路径或优先考虑延迟，统一二进制与 JSON 方法可避免额外成本并复用已承载文本的连接。

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最新进展10月23日 01:45

在 Amazon SageMaker AI 上用 Kokoro TTS 为 AI 智能体流式输出低延迟语音

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月23日

01:45
AWS Machine Learning Blog
在 Amazon SageMaker AI 上用 Kokoro TTS 为 AI 智能体流式输出低延迟语音
在 Amazon SageMaker AI 上托管的 Kokoro-82M 文本转语音模型可按句流式合成，让 AI 语音智能体在生成第一句时就开始播放音频，而不必等完整回复生成完毕。Kokoro-82M 仅 8200 万参数，可运行在单台 ml.g5.xlarge GPU 实例的实时端点上，容器同时提供 POST /invocations 与 WebSocket 双向流两条路径。

本事件热度走势

可比范围当前: 5
可比范围峰值: 1010月23日 03:00
近 24 小时变化: -49%

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。