OpenAI挤牙膏似的的12天发布会不断【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。兑现之前给的demo，他们似乎今年一次性著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】做了很多产品，在这年尾的时候像甩卖一样将著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】它们丢出来，有点眼花缭乱。在之前的一次发著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。布会上，他们演示了和大模型实时视频通话功【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。能，令人惊艳，但是该功能直到昨天才和公众转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】见面。那么这个功能到底有多难做呢？今天，未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】我就以一个技术人的视角，来聊一聊，我是如原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】何用前端技术，做出的一个类似的功能，而且本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。关键是，调用国内的免费模型接口，来了一个【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。彻底的0元购。

功能概览

当用户开启实时视频通话功能后，界面进入一未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】个类似摄像头拍摄的界面，LLM像有了眼睛本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net一样，看到用户提供的画面，并根据用户的说【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。话内容和画面，做出实时反应。由于Open本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】AI实现了端到端模型，大模型可以直接接收【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。视频输入，输出语音。但随之而来的就是成本本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。高昂。那么，要做到0元购，应该怎么办呢？

首先，我们来拆解一下这个功能的核心是什么本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。。我认为主要是以下3点：

• 对视频进行理解 -> 本质上是对多【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。帧画面进行理解
【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。
• 对语音进行理解 -> 我们用ASR【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】来替代，让大模型理解文本更直接
【本文受版权保护】【转载请注明来源】【本文受版权保护】【转载请注明来源】
• 语音输出
【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。

技术选型

让我们来分析技术上的可行性。

首先是视频。我们可以通过WebRTC接口本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】getUserMedia来获得摄像头画面【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，再通过canvas来对视频进行截图，获【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net得画面帧。对画面进行理解，可以调用glm本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。-4v-flash（免费），将理解后的结本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。果保存下来备用。

其次是语音理解。我们可以通过Speech转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netRecognition来在本地进行语音识著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。别，然而它只有谷歌支持，只能在chrom【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。e中使用，且需要连到谷歌的服务器（科学上未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】网），因此，我直接放弃。我找到了免费的A【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netSR接口，通过getUserMedia获原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。取麦克风输入，通过MediaRecord本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。er获得audioBuffer，通过Au【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。dioContext和audiobuff转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。er-to-wav进行转码，将得到的wa【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】v提交到免费的ASR，获得识别结果。同时转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net还做了一些策略，如果800ms没有人说话本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，则立刻对录制进行断句和ASR提交，从而【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。可以更快的得到识别结果。

最后是语音输出。通过speechSynt著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】hesis来进行TTS，免费又性能好，e【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。dge浏览器提供的音色也不错。通过Int本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】l.Segmenter进行断句处理，从而【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】在大模型吐出第一句话的时候，就可以开始念著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】稿。

用于最后的理解的LLM，免费的有挺多可选【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】，glm、qwen都有免费的。

以上这些全部加起来，总价格成本为0.

效果预览

结语

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