Merci — je comprends que tu utilises Inworld pour la TTS, que tu as tenté du caching, mais que la latence monte beaucoup et qu’Azure te donne de bien meilleurs résultats. Je réponds ici avec des solutions concrètes pour réduire la latence avec Inworld et des questions pour mieux cibler la piste la plus adaptée. Résumé rapide de ce que je réponds : stratégies de caching, options d’hébergement/co‑location, et mesures à prendre pour diagnostiquer et optimiser la latence Inworld. Recommandations pratiques • Pré-synthétiser et jouer les phrases fixes ◦ Pour toutes les phrases répétées (accueils, messages en attente, confirmations courtes), synthétise une fois et stocke l’audio (par ex.

rtc.AudioFrame

). ◦ Lors de la lecture, utilise

session.say(text, audio=...)

pour jouer l’audio pré-synthétisé tout en conservant la trace texte. Cela supprime la synthèse en temps réel pour ces phrases. • Caching en mémoire par clé texte ◦ Implémente un cache (clé = texte normalisé) qui renvoie l’audio synthétisé immédiatement si la clé existe. ◦ Priorise un cache en mémoire pour la latence la plus faible ; utilise un fallback disque/objet pour persistance si nécessaire. • Co-localisation / hébergement avec LiveKit ◦ Héberger ton agent et le service TTS aussi près que possible de l’endpoint LiveKit (ou utiliser LiveKit Cloud) réduit les allers-retours réseau et la latence. ◦ Co-localiser la synthèse et le playback réduit la différence observée entre Inworld et Azure. • Utiliser la synthèse “streaming” quand possible ◦ La génération en streaming (time-to-first-audio faible) réduit le temps perçu d’attente. Si tu peux démarrer la lecture avant la fin complète de la synthèse, la conversation semble plus réactive. • Mesurer et profiler la latence ◦ Collecte des métriques TTS (time-to-first-byte / time-to-first-audio, temps total de synthèse, RTT réseau) pour identifier si la latence vient du réseau, du backend Inworld, ou du pipeline LiveKit. ◦ Les événements

metrics_collected

ou logs similaires te permettent de voir où se situe la plus grosse latence. • Stratégies hybrides (si Azure est significativement plus rapide) ◦ Pour les cas critiques en latence, tu peux utiliser Azure pour certaines réponses et Inworld pour le rendu de voix agent complet. ◦ Alternativement, utilise Azure pour phrases très courtes/temps-sensibles et Inworld pour réponses longues ou richement stylisées (si tu veux conserver la personnalité Inworld). Questions pour affiner et te proposer une implémentation • Est-ce que la latence élevée se produit pour toutes les phrases ou surtout pour les phrases générées dynamiquement (longues / variables) ? • Où est hébergée ton application/serveur par rapport’au service Inworld / LiveKit (région cloud) ? • As‑tu déjà un cache en mémoire en place ? Si oui, comment stockes-tu l’audio (frames brutes, fichiers wav/ogg, autre) ? • Veux-tu une solution priorisant la latence la plus faible coûte que coûte, ou une solution équilibrée coût / qualité de voix / latence ? Si tu veux, je peux proposer : • Un schéma d’implémentation de cache mémoire + fallback fichier (avec étapes), ou • Un plan de mesures à instrumenter (liste exacte des métriques à collecter et comment les lire), ou • Un exemple de stratégie hybride Azure/Inworld et critères pour router une requête vers l’un ou l’autre. Dis‑moi quelle option tu veux que je détaille, et partage si possible un cas concret (ex : une phrase type qui met 2–3s avec Inworld mais 300ms avec Azure, et où ton serveur est hébergé). Je t’aide à choisir et à esquisser le code/architecture. Sources: Voice Agent Architecture: STT, LLM, and TTS Pipelines Explained | LiveKit | Agent speech and audio | LiveKit Documentation | Inworld TTS | LiveKit Documentation | Introducing LiveKit Inference: A unified model interface for voice AI | Liv... | Text-to-speech (TTS) models overview | LiveKit Documentation, with interactive elements