Overview
この proof of concept では、speech recognition、large language model、speech synthesis をひとつの conversational loop として接続し、より自然な AI agent interface を試しました。voice input と voice output を途切れさせずに扱うため、latency と context maintenance の両方が重要でした。
project は独力でスコープ設計から実装まで進めたため、voice experience だけでなく architecture の明快さと iteration speed も同じくらい重視しています。
Key Features
Speech-to-Speech
text に戻らず、voice-first のまま対話できる interaction loop を構築しました。
End-to-End Ownership
初期設計から implementation までを一人で持ち、全体の意思決定も担当しました。
Proof of Concept
core interaction loop が成立する working prototype を短期間で仕上げました。
Demo Ready
release demo と internal evaluation にそのまま使える状態まで持っていきました。
Technologies Used
Python LLM Speech Recognition Text-to-Speech FastAPI WebSocket
Challenges Overcome
- real-time voice loop の latency をどう抑えるか。
- recognition error があっても dialogue context を崩しすぎないこと。
- prototype speed と system robustness のバランスを取ること。
Outcomes & Impact
- speech-to-speech agent の functional prototype を完成させました。
- conversational voice interaction 向け architecture の妥当性を検証できました。
- stakeholder demo に出せる状態まで仕上げました。