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Cartesia 在 AWS 上实现超低延迟语音 AI
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AI 综述
2026 年 11 月 4 日，AWS Machine Learning Blog 报道，AWS 合作伙伴 Cartesia 采用自研 State Space Models（SSM）结合 AWS 基础设施，构建超低延迟语音 AI 应用，在全球范围内实现低于 100ms 的语音合成与转写延迟。其 Sonic 文本转语音模型首个音频字节约 90ms 返回，支持 44 种以上语言，并可用 10 秒音频样本进行声音克隆；Ink 转写模型内置原生轮次检测与流式转写。两款模型面向需要数据主权、延迟控制与合规的团队，可在 AWS 上部署。目前进展为方案对外披露，尚无后续报道。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月4日 00:40
Cartesia 披露基于 SSM 与 AWS 的语音方案，合成与转写延迟低于 100ms。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- AWS Machine Learning Blog在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用：Cartesia 的 SSM 方案
AWS 合作伙伴 Cartesia 用自研 State Space Models（SSM）配合 AWS 基础设施，实现全球范围内低于 100ms 的语音合成与转写延迟。其 Sonic 文本转语音模型首个音频字节约 90ms 返回，支持 44 种以上语言和 10 秒音频样本的声音克隆；Ink 转写模型内置原生轮次检测与流式转写。两者面向需要数据主权、延迟控制与合规的团队，可在 AWS 上部署。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（11月4日 02:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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