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Dev.toAI/ML
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전체 파이프라인 최적화로 Voice AI 응답 지연 1초 미만 달성
Why Latency is the Silent Killer of Voice AI
AI 요약
Context
STT, LLM, TTS, Network Overhead가 순차적으로 결합된 기존 파이프라인의 누적 지연 시간으로 인해 1.5~2.5초의 Latency 발생. 이는 사용자의 중복 발화와 이탈을 유발하여 Voice AI의 사용자 경험 및 전환율을 저해하는 핵심 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- LLM의 전체 문장 생성을 기다리지 않고 첫 Token 생성 즉시 음성 합성을 시작하는 Streamed TTS 구조 도입
- 자연스러운 문장 중간 일시 정지와 발화 종료를 구분하여 오작동을 방지하는 Intelligent Endpointing 모델 적용
- 오디오 패킷 전송 경로를 최적화하여 Telephony 및 Network Overhead를 최소화하는 Edge Routing 설계
- 각 단계의 순차적 처리를 병렬 스트리밍 방식으로 전환하여 전체 Round-trip Latency 단축
- 응답 속도를 1초 미만으로 유지하여 인간의 대화 패턴인 200ms 수준에 근접한 반응성 확보
실천 포인트
- LLM 응답 시 전체 텍스트 완료 전 스트리밍 출력이 가능한지 검토 - 사용자의 발화 종료 시점을 판별하는 Endpointing 로직의 정밀도 확인 - 네트워크 홉(Hop)을 줄이기 위한 Edge 기반 라우팅 적용 여부 분석 - 사용자 이탈이 급증하는 임계 Latency(Critical Threshold) 설정 및 모니터링