Le pipeline vocali tradizionali accumulavano latenza: Speech-to-Text (STT), elaborazione LLM e Text-to-Speech (TTS). Ogni passaggio aggiungeva 500–1.000 ms, rendendo le conversazioni robotiche e innaturali.
I modelli nativi speech-to-speech, come OpenAI Realtime API e Gemini Live, condensano l’intera pipeline in un unico modello transformer con input e output audio diretti. La latenza scende sotto i 300 ms, avvicinandosi al ritmo della conversazione umana naturale.
L’architettura di trasporto è fondamentale: il polling HTTP POST non è adatto alla voce in tempo reale. In produzione si usa WebRTC o lo streaming audio WebSocket su UDP/TCP, con gestione server-side delle interruzioni (barge-in), affinché il modello smetta di parlare non appena interviene l’utente.
I microservizi backend Node.js o Python gestiscono le chiamate di funzione durante la conversazione. Mentre il flusso vocale resta attivo, il modello può eseguire strumenti — verificare la disponibilità di una camera, effettuare un ordine o interrogare un CRM — e trasmettere il risultato senza interrompere la connessione audio.
L’integrazione della visione multimodale permette all’utente di puntare la fotocamera verso un oggetto o uno schermo e inviare i fotogrammi insieme all’audio per ragionamento visivo immediato, supporto diagnostico o controllo di documenti.
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