Skip to main content
Wiedzieć dokładnie, kiedy rozmówca skończył wypowiedź, to najtrudniejsza część agenta głosowego czasu rzeczywistego. Odpowiesz za wcześnie - wchodzisz w słowo. Za późno - agent brzmi ospale. Platforma łączy trzy uzupełniające się warstwy, żeby robić to dobrze.

​
1. VAD - wykrywanie aktywności głosowej (Silero)

Warstwa transportu przepuszcza każdy fragment audio przez lokalny model Silero VAD (ONNX), który dla każdej ramki odpowiada na proste pytanie:
„Czy to mowa, czy cisza?”
Konfiguracja w vad_configuration agenta: VAD odpowiada za wykrywanie przerwań (rozmówca mówi, gdy mówi bot) i jest bazowym sygnałem dla analizatora tury.
Samo „tak” albo „nie” trwa około 0,2–0,4 s. Przy start_seconds równym 0.4 (dawna wartość domyślna, wciąż zapisana u agentów utworzonych wcześniej) VAD często takiej odpowiedzi nie zauważa i agent reaguje na nią z opóźnieniem. Jeśli rozmówcy odpowiadają krótko, ustaw 0.2. Wyższa wartość ma sens tylko na głośnych liniach, gdzie krótkie trzaski przerywają agentowi.
W wariancie transkrypcji Dokładny (Soniox) to VAD zamyka wypowiedź. Gdy VAD jej nie zauważy, transkrypcja jest domykana sama po 0,5 s bez nowych słów, więc krótka odpowiedź nie czeka na kolejne zdanie rozmówcy.

​
2. Parametry streamingu Deepgram

Deepgram (STT po WebSockecie) odbiera audio równolegle z VAD i produkuje dwa rodzaje transkryptów:
  • Interim - częściowe, aktualizowane wiele razy na sekundę.
  • Final (is_final=true) - zatwierdzony fragment, już się nie zmieni.
Dwa parametry decydują, kiedy Deepgram „domyka”:

​
endpointing (ms)

Próg ciszy wyznaczający granicę frazy - po jakiej pauzie Deepgram zatwierdza bieżący transkrypt (is_final=true). Niższe wartości = szybsze zatwierdzanie, ale jedna myśl może rozpaść się na kilka segmentów.
  • Zakres: 10–1000 ms
  • Domyślnie: 100 ms (szybko)
  • Wyższe wartości (300–500 ms) dla rozmówców robiących pauzy w połowie zdania.

​
utterance_end_ms (ms)

Próg ciszy wyznaczający koniec całej wypowiedzi - po jakiej ciszy Deepgram emituje zdarzenie UtteranceEnd, które uruchamia LLM.
  • Minimum: 1000 ms - twardy wymóg Deepgram. Wartości poniżej powodują odrzucenie połączenia WebSocket z HTTP 400 i STT w ogóle się nie łączy. Backend automatycznie podbija starsze konfiguracje do 1000.
  • Zakres: 1000–5000 ms
  • Domyślnie: 1000 ms

​
3. Smart Turn V3 - wykrywanie końca tury przez ML

Same timery ciszy nie wystarczą - ludzie robią pauzy z wielu powodów (myślą, oddychają, czytają numer), a 1000 ms to w rozmowie wieczność. Smart Turn V3 to lokalny model ONNX analizujący prozodię wypowiedzi - intonację, rytm, końcowy kontur wysokości głosu - i zwracający prawdopodobieństwo, że tura jest skończona. Po włączeniu w agencie (smart_turn_enabled: true):
  • po każdej granicy ciszy z VAD segment audio przechodzi przez model,
  • model zwraca {prediction: 0|1, probability: 0..1},
  • prediction == 1 → LLM startuje natychmiast, często setki ms przed timeoutem utterance_end_ms,
  • prediction == 0 → pipeline słucha dalej; utterance_end_ms działa jako siatka bezpieczeństwa.

​
Czy utterance_end_ms ma znaczenie przy włączonym Smart Turn?

Tak. To układ „pasy + szelki”: Obniżenie utterance_end_ms poniżej 1000 ms przyspieszyłoby ścieżkę fallbacku, ale Deepgram na to nie pozwala. Chcesz niższych opóźnień - włącz Smart Turn.

​
Gdy rozmówca wchodzi w słowo agentowi

Rozmówca może przerwać agenta w każdej chwili - agent milknie i słucha. Żeby jednak „mhm” albo „aha” rzucone w trakcie wypowiedzi agenta nie ucinało mu zdania, w trakcie mowy agenta przerwanie liczy się dopiero od dwóch słów rozmówcy. „Nie, nie” albo „chwila, chwila” przerywa od razu; pojedyncze potaknięcie agent pomija i mówi dalej. Gdy agent milczy, każde słowo rozmówcy liczy się jak dotąd. Próg ustawia suwak Czułość na przerwanie w ustawieniach agenta: na maksimum przerywa każdy dźwięk (także „mhm”, jak dawniej), w środku dwa słowa, na minimum cztery. Niższa czułość pasuje na głośnych liniach, gdzie VAD łapie strzępy słów; wyższa, gdy rozmówcy przerywają jednym słowem („stop”, „halo”). W API można też podać wprost workflow_configurations.interruption_min_words (0 = każdy dźwięk). Krótka odpowiedź poniżej progu nie przepada. Gdy rozmówca rzuci „Tak” na końcówkę pytania „czy zapisać na wtorek?”, agent nie urywa zdania, ale zapamiętuje to „Tak” i jeśli skończy mówić w ciągu 1,5 s, traktuje je jak zwykłą odpowiedź rozmówcy. Potaknięcie w środku dłuższej wypowiedzi (agent mówi dalej dłużej niż 1,5 s) nadal jest pomijane. Jeśli zaraz po krótkim słowie rozmówca mówi dalej i przerywa agenta, oba fragmenty trafiają do modelu jako jedna wypowiedź. Okno zmienisz przez workflow_configurations.short_reply_hold_seconds (0 wyłącza, maksimum 5); przy suwaku na maksimum nie ma progu, więc nie ma też czego przechowywać.

​
Ile naprawdę czeka rozmówca

W transkrypcji rozmowy, przy każdej odpowiedzi agenta, jest czas z ikoną stopera: od chwili, gdy rozmówca zamilkł, do pierwszego dźwięku agenta. Składa się na niego czekanie na koniec wypowiedzi (stop_seconds), transkrypcja, model LLM i start syntezy mowy. W słuchawce dochodzi jeszcze opóźnienie sieci telefonicznej, zwykle 0,2–0,4 s, którego platforma nie mierzy. Rozmowy sprzed wprowadzenia tego pomiaru pokazują ikonę mózgu i sam czas namysłu modelu, czyli tylko część tej pauzy.

​
Zalecane ustawienia

  • Naturalna rozmowa (zalecane): Smart Turn WŁ., utterance_end_ms = 1000, endpointing = 100.
  • Dyktowanie numerów / długie pauzy: Smart Turn WŁ., utterance_end_ms = 1500–2000, endpointing = 300.
  • Minimalna latencja bez Smart Turn: utterance_end_ms = 1000, endpointing = 100 - sporadyczne wcięcia w słowo możliwe.