文章讨论了使用大型语言模型（llm）构建语音驱动的人工智能应用。作者解释了构建 llm 应用程序所需的三个基本组件：语音到文本、文本到语音和 llm 本身。他们还介绍了构建 llm 应用程序时的一些注意事项，例如是在本地还是在云中运行语音到文本，以及是使用 web sockets 还是 webrtc 进行音频传输。作者还提供了优化数据流和减少延迟的技巧。最后，他们讨论了 llm 提示 api 和流式响应数据、自然语音合成和音频缓冲区管理。
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