Navtalk —— breaking through the traditional digital human technology
Navtalk 是一款革命性的实时虚拟数字人平台,整合 计算机视觉、语音交互和智能决策 三大核心技术,提供全栈式解决方案。其五层架构支持 多模态渲染、实时交互、AI 决策、音视频同步及低延迟传输,具备 10+预设形象、50+语言实时转录、2000ms内响应 等能力,并实现 30FPS/4K画质 的流畅输出,即将正式发布。
EasyOne——突破AI多模态极限
本文详细介绍了EasyOne多模态智能插件的设计与实现,这是一款基于LangGraph多代理系统的跨平台AI工具。系统通过模块化架构整合文本、图像、音频和视频处理能力,采用Supervisor节点协调任务调度,实现低延迟的实时交互。文章重点解析了关键技术方案:1)基于DAG的任务依赖管理;2)与ChatGPT的功能调用集成;3)跨平台数据同步机制;4)实时数字人对话的WebRTC实现。同时探讨了多模态处理、性能优化等核心挑战的解决方案,为开发者提供了构建复杂AI系统的实践参考。
AI Helper 插件助手
这篇文章详细介绍了AI Helper 3.0浏览器插件的核心功能与特色。该工具提供翻译、文本润色、邮件起草、代码审查等AI辅助功能,支持多语言实时处理和自定义Agent设置。通过低门槛的七天试用、跨平台同步和流式交互设计,显著提升工作效率。文章重点解析了其创新交互设计(如窗口自适应、会话记忆)和订阅权益,并预告了未来将整合视频处理、语音合成等多模态AI能力,定位为新一代智能生产力工具。
用 OpenAI Realtime API 打造语音控制机器人:从 RDK X5 到 ES02 的全链路实现
这篇文章介绍了一个基于OpenAI实时API和RDK X5开发板的智能语音控制系统,实现了通过自然语言指令实时控制机器人动作。系统采用三层架构:语音识别层(OpenAI Realtime API处理)、语义转换层(Python中间件解析)和硬件执行层(SBUS协议串口控制),支持中英文混合指令识别和毫秒级响应。文章详细讲解了硬件选型对比、系统架构设计、代码实现逻辑以及部署指南,并提供了故障排查和优化建议,展示了如何将AI语音技术与嵌入式系统结合打造低成本、高交互性的机器人控制方案。
从零搭建多智能体系统:用 Python 和 LangGraph 实现 Plan-and-Execute
本文详细介绍了如何利用 LangGraph 库 构建一个基于 "Plan-and-Execute" 框架 的多智能体系统(MAS)。该系统通过 有向无环图(DAG) 组织任务流程,结合 GPT-4o 模型 实现智能规划与动态调整,并整合了 搜索、绘图、邮件发送 等多种功能代理。文章从框架背景、核心概念讲起,逐步演示了 任务规划、多代理协作、条件路由 等关键技术的实现,最终完成了一个能自动执行复杂工作流(如查询信息→生成图片→邮件发送)的智能系统,为开发多模态AI应用提供了实践方案。
AI Order 一体化智能点餐系统
这篇文章介绍了AI Order语音点餐系统的核心技术、系统架构、项目难点及运行情况。核心技术包括Twilio云通信平台、Google Voice通讯服务、STT语音识别、主流AI模型、TTS语音合成、Stripe支付、云打印机和Vapi.ai语音AI平台。系统架构分为前端和后端,包含IVR点餐系统、菜单详情界面、订单详情界面、后台管理系统和菜品推荐系统。项目难点涉及高并发数据一致性、多语言开发和AI模型提示词优化。目前项目一期已成功上线,运行良好。
✨数字人
未读
数字人系列(8):音视频同步算法与 WebSocket TIME_WAIT 问题
这篇文章探讨了构建数字人实时交互系统的两大核心技术挑战:音视频同步和WebSocket连接管理。在音视频同步方面,提出了一套基于WebRTC和Python的帧级同步方案,通过统一时间基准、独立音视频轨道设计和精确的协程调度,实现了嘴型与语音的精准匹配。在连接稳定性方面,深入分析了TCP的TIME_WAIT状态机制及其对WebSocket高并发场景的影响,并给出了操作系统参数优化和Socket配置建议。文章强调,数字人系统的真实感不仅依赖于AI能力,更需要底层工程技术的支撑,包括精确的媒体同步和可靠的连接管理,这些是确保用户体验"实时感"的关键基础。
🗣️技术闲聊
未读
深入理解 WebSocket 中的 TIME_WAIT 状态问题及全面优化策略
这篇文章深入探讨了WebSocket高并发场景下TCP连接的TIME_WAIT状态问题及其解决方案。文章首先详细解析了TCP协议的三次握手和四次挥手通信流程,阐述了TIME_WAIT状态的产生原因及其必要性。针对TIME_WAIT状态可能导致的服务性能下降问题,提出了多维度解决方案:包括服务器端套接字选项配置优化(SO_REUSEADDR/SO_REUSEPORT)、Linux内核参数调整(tcp_fin_timeout/tcp_tw_reuse)、应用架构优化(长连接/连接池)以及TCP KeepAlive机制调优。这些方法能有效缓解端口资源耗尽问题,保障WebSocket服务的稳定高效运行。
🗣️技术闲聊
未读
Java 与 Python 中的线程机制有何不同?协程又是怎么回事?
这篇文章深入比较了Java线程、Python线程和Python协程的并发机制及其适用场景。文章指出Java线程是真正的系统级线程,适合CPU密集型任务;Python线程受GIL限制,主要用于IO密集型任务;而Python协程(asyncio)则是轻量级的单线程并发方案,特别适合高并发IO操作。作者通过代码示例展示了三种实现方式,并总结出选择建议:CPU密集型任务推荐Java多线程或Python多进程,IO密集型任务首选Python协程,Python线程则更适合中小规模IO并发或兼容已有接口。