使用场景

• 在在线客服系统中，准确识别客户发言结束，避免自动回复过早介入。

• 在远程会议中，通过精确检测发言结束，实现更流畅的交流和会议记录。

• 在智能家居控制中，提高语音命令的响应准确性，提升用户体验。

产品特色

• 提供基于语言模型的发言结束检测，提高准确性和鲁棒性。

• 与传统VAD模型相比，减少误报，避免代理在用户发言结束前打断。

• 支持与VoicePipelineAgent集成，方便开发者使用。

• 需要模型文件，可通过命令行下载。

• 优化以在CPU上运行，具有适度的系统要求。

• 支持多并发会话，适合在代理服务器上运行。

• 未来版本将减少CPU和内存需求。

使用教程

1. 安装插件：在终端运行命令 'pip install livekit-plugins-turn-detector'。

2. 集成插件：在代码中导入并设置VoicePipelineAgent使用turn_detector。

3. 下载模型文件：运行 'python my_agent.py download-files' 命令以下载所需的模型文件。

4. 启动代理：启动配置好的VoicePipelineAgent，开始使用插件功能。

5. 监控和调整：根据实际使用情况监控插件性能，并根据需要进行调整。