ms-ai-architect/skills/ms-ai-engineering/references/multi-modal/real-time-audio-api.md
Kjell Tore Guttormsen ddce43d8b2 feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]
Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.
2026-07-04 10:19:11 +02:00

415 lines
14 KiB
Markdown

# Real-Time Audio API for Conversational AI
**Last updated:** 2026-02
**Status:** GA
**Category:** Multi-Modal AI
**Type:** reference
---
## Innhold
- [Introduksjon](#introduksjon)
- [Kjernekomponentar](#kjernekomponentar)
- [Støtta modellar](#støtta-modellar)
- [Session Management og State Tracking](#session-management-og-state-tracking)
- [Audio Codec-val og bandbreiddeoptimalisering](#audio-codec-val-og-bandbreiddeoptimalisering)
- [Interruption og Turn-Taking](#interruption-og-turn-taking)
- [Deployment og Scaling Patterns](#deployment-og-scaling-patterns)
- [Norsk offentleg sektor](#norsk-offentleg-sektor)
- [Beslutningsrammeverk](#beslutningsrammeverk)
- [For Cosmo](#for-cosmo)
## Introduksjon
Azure OpenAI GPT Realtime API er ein del av GPT-4o-modellfamilien som støttar låg-latency "speech in, speech out" samtaleinteraksjonar. API-et er designa for sanntids bruksscenario som kundeserviceagentar, taleassistentar og sanntidstolkar, der rask respons er kritisk for brukaropplevinga.
Realtime API tilbyr tre transportmekanismar: WebRTC for klientside-applikasjonar med minimal latency, WebSocket for server-til-server-scenario, og SIP for integrasjon med telefonisystem. For dei fleste bruksscenario tilrår Microsoft WebRTC, som er designa spesifikt for låg-latency sanntids audiostreaming.
For norsk offentleg sektor opnar Realtime API moglegheiter for talebaserte borgartenester, tilgjengelege grensesnitt for personar med funksjonshemmingar, og automatiserte telefontenester. API-et støttar norsk via GPT-4o sin fleirspråklege kapabilitet, noko som gjer det relevant for NAV sin telefoniteneste, kommunale servicesentra og andre offentlege kontaktpunkt.
---
## Kjernekomponentar
| Komponent | Formål | Teknologi |
|-----------|--------|-----------|
| **GPT Realtime API** | Låg-latency tale-til-tale interaksjon | Azure OpenAI GPT-4o Realtime |
| **WebRTC Transport** | Klientside audiostreaming | WebRTC Protocol |
| **WebSocket Transport** | Server-til-server kommunikasjon | WebSocket Protocol |
| **SIP Transport** | Telefoniintegrasjon | Session Initiation Protocol |
| **Voice Activity Detection** | Automatisk taledeteksjon | Innebygd VAD |
| **Session Management** | Tilstandshandtering per samtale | Realtime API Sessions |
---
## Støtta modellar
| Modell | Versjon | Tilgjengelegheit |
|--------|---------|-----------------|
| `gpt-4o-realtime-preview` | 2024-12-17 | Global Deployment |
| `gpt-4o-mini-realtime-preview` | 2024-12-17 | Global Deployment |
| `gpt-realtime` | 2025-08-28 | Global Deployment |
| `gpt-realtime-mini` | 2025-10-06 | Global Deployment |
| `gpt-realtime-mini-2025-12-15` | 2025-12-15 | Global Deployment |
---
## Session Management og State Tracking
### Sesjonsarkitektur
Kvar sesjon har ein aktiv samtale (conversation) som akkumulerer input-signal til ein respons blir trigga — enten via eksplisitt event frå klienten eller automatisk via Voice Activity Detection (VAD).
### Samtalesekvens
```
Klient Server
| |
| session.create |
|------------------------------>|
| session.created |
|<------------------------------|
| conversation.created |
|<------------------------------|
| |
| conversation.item.create |
|------------------------------>|
| conversation.item.created |
|<------------------------------|
| |
| response.create |
|------------------------------>|
| response.audio.delta |
|<------------------------------|
| response.audio.delta |
|<------------------------------|
| response.done |
|<------------------------------|
```
### Python WebSocket-implementering
```python
import asyncio
import json
import websockets
from azure.identity import DefaultAzureCredential
async def realtime_conversation():
"""Etabler ein Realtime API-sesjon via WebSocket."""
credential = DefaultAzureCredential()
token = credential.get_token(
"https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)
url = (
"wss://<resource>.openai.azure.com/openai/realtime"
"?api-version=2025-04-01-preview"
"&deployment=gpt-4o-realtime-preview"
)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {token.token}"
}
async with websockets.connect(url, extra_headers=headers) as ws:
# Konfigurer sesjon
await ws.send(json.dumps({
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["text", "audio"],
"instructions": (
"Du er ein norsk kundeserviceagent for Direktoratet for digital tjenesteutvikling. "
"Svar på norsk. Ver høfleg og presis."
),
"voice": "alloy",
"input_audio_format": "pcm16",
"output_audio_format": "pcm16",
"turn_detection": {
"type": "server_vad",
"threshold": 0.5,
"prefix_padding_ms": 300,
"silence_duration_ms": 500
}
}
}))
# Lytt etter responsar
async for message in ws:
event = json.loads(message)
if event["type"] == "response.audio.delta":
# Spel av audio-chunk
audio_data = event["delta"]
await play_audio(audio_data)
elif event["type"] == "response.audio_transcript.delta":
# Vis transkripsjon i sanntid
print(event["delta"], end="", flush=True)
elif event["type"] == "response.done":
print("\n[Respons ferdig]")
```
### JavaScript WebRTC-implementering
```javascript
import { RTClient } from "rt-client";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
async function startRealtimeSession() {
const credential = new DefaultAzureCredential();
const client = new RTClient(
new URL("https://<resource>.openai.azure.com/"),
credential,
{ deployment: "gpt-4o-realtime-preview" }
);
// Konfigurer sesjon
await client.configure({
modalities: ["text", "audio"],
instructions: "Du er ein norsk serviceagent. Svar på norsk.",
voice: "alloy",
turn_detection: {
type: "server_vad",
threshold: 0.5,
silence_duration_ms: 500
}
});
// Start mikrofon-streaming
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
const audioTrack = stream.getAudioTracks()[0];
client.sendAudio(audioTrack);
// Handter responsar
client.on("response.audio.delta", (event) => {
// Spel av mottatt audio
audioPlayer.appendBuffer(event.delta);
});
client.on("response.audio_transcript.done", (event) => {
console.log("Agent sa:", event.transcript);
});
}
```
---
## Audio Codec-val og bandbreiddeoptimalisering
### Støtta audioformat
| Format | Retning | Eigenskapar |
|--------|---------|-------------|
| **PCM16** | Input/Output | 24kHz, 16-bit, mono. Lågast latency |
| **G.711 u-law** | Input/Output | 8kHz. Telefonikompatibelt |
| **G.711 A-law** | Input/Output | 8kHz. Europeisk telefonistandard |
### Bandbreiddeestimering
| Format | Bitrate | Bruksscenario |
|--------|---------|---------------|
| PCM16 24kHz | ~384 kbps | Høgkvalitets samtale |
| G.711 8kHz | ~64 kbps | Telefoni, låg bandbreidde |
### Optimalisering for norske forhold
```python
def select_audio_config(network_conditions):
"""Vel audioformat basert på nettverkstilhøve."""
if network_conditions["bandwidth_kbps"] > 500:
return {
"input_audio_format": "pcm16",
"output_audio_format": "pcm16",
"sample_rate": 24000,
"quality": "high"
}
elif network_conditions["bandwidth_kbps"] > 100:
return {
"input_audio_format": "g711_ulaw",
"output_audio_format": "g711_ulaw",
"sample_rate": 8000,
"quality": "telephony"
}
else:
return {
"input_audio_format": "g711_alaw",
"output_audio_format": "g711_alaw",
"sample_rate": 8000,
"quality": "low_bandwidth"
}
```
---
## Interruption og Turn-Taking
### Voice Activity Detection (VAD)
Server-side VAD handterer automatisk turskifte i samtalen:
```python
# VAD-konfigurasjon
vad_config = {
"type": "server_vad",
"threshold": 0.5, # Sensitivitet (0.0-1.0)
"prefix_padding_ms": 300, # Audio før talestart
"silence_duration_ms": 500 # Pauselengde for turskifte
}
```
### Avbrytingshandtering
Når brukaren avbryt agenten, må systemet:
1. **Stoppe pågåande audioavspeling** — Trunkere assistenten sin respons
2. **Synkronisere samtaletilstand** — Klient og server må vere i sync
3. **Starte ny respons** — Basert på brukarens avbryting
```python
# Trunkering av pågåande respons
await ws.send(json.dumps({
"type": "conversation.item.truncate",
"item_id": current_response_item_id,
"content_index": 0,
"audio_end_ms": current_playback_position_ms
}))
# Vente på server-bekreftelse
# Server sender conversation.item.truncated
```
### Manuell Turn Management
For scenario der automatisk VAD ikkje er tilstrekkeleg:
```python
# Deaktiver VAD for manuell kontroll
session_config = {
"turn_detection": None # Manuell turskifte
}
# Klient kontrollerer turskifte eksplisitt
await ws.send(json.dumps({
"type": "input_audio_buffer.commit"
}))
# Be om respons eksplisitt
await ws.send(json.dumps({
"type": "response.create"
}))
```
---
## Deployment og Scaling Patterns
### Arkitekturmønster for produksjon
```
Brukarar
|
v
Azure Front Door (Global Load Balancing)
|
v
Azure API Management (Rate limiting, Auth)
|
v
WebRTC/WebSocket Gateway
|
├── GPT-4o Realtime (Region: Norway East)
├── GPT-4o Realtime (Region: Sweden Central)
└── GPT-4o Realtime (Region: West Europe)
```
### Scaling-strategi
| Dimensjon | Tilnærming |
|-----------|-----------|
| **Concurrent sessions** | Global deployment med automatisk lastfordeling |
| **Geographic distribution** | Multi-region for låg latency |
| **Session stickiness** | WebSocket connections bound til region |
| **Failover** | Automatisk rerouting ved regionsfeil |
### Kostnadsoversikt
```python
def estimate_realtime_cost(sessions_per_day, avg_duration_minutes):
"""Estimerer kostnader for Realtime API."""
# Prisar per 1M tokens (estimat, sjekk aktuell prisliste)
input_cost_per_1m = 100 # USD per 1M audio input tokens
output_cost_per_1m = 200 # USD per 1M audio output tokens
# Ca. 1500 tokens per minutt tale
tokens_per_minute = 1500
daily_input_tokens = sessions_per_day * avg_duration_minutes * tokens_per_minute * 0.6
daily_output_tokens = sessions_per_day * avg_duration_minutes * tokens_per_minute * 0.4
daily_cost_usd = (
(daily_input_tokens / 1_000_000) * input_cost_per_1m +
(daily_output_tokens / 1_000_000) * output_cost_per_1m
)
return {
"dagleg_kostnad_usd": daily_cost_usd,
"dagleg_kostnad_nok": daily_cost_usd * 11, # Ca. valutakurs
"månadleg_kostnad_nok": daily_cost_usd * 11 * 30
}
```
---
## Norsk offentleg sektor
### Bruksscenario
- **NAV kontaktsenter**: Automatisert talebasert rettleiing for ytingar og søknader
- **Kommunale servicesentra**: 24/7 talebasert borgarservice
- **Helsevesenet**: Triageringssamtalar med automatisk dokumentasjon
- **Direktoratetet**: Talebasert rettleiing for førarkort og køyretøytenester
### Regulatoriske krav
| Krav | Tiltak |
|------|--------|
| **GDPR artikkel 22** | Informer brukar om automatisert avgjerd |
| **Forvaltingslova § 11a** | Brukar har rett til å snakke med eit menneske |
| **Språklova** | Støtt både bokmål og nynorsk |
| **Samisk språklov** | Vurder samisk støtte for relevante tenester |
| **Content filtering** | Innhaldsfiltrering er aktivert for tekst, men ikkje for audio |
### Viktig avgrensing
Innhaldsfiltreringssystemet i Azure OpenAI blir **ikkje** brukt på prompts og completions prosessert av audiomodellar som Whisper og Realtime API. Dette betyr at organisasjonen må implementere eigne innhaldsfilter for audiopipelines.
---
## Beslutningsrammeverk
| Scenario | Anbefaling | Begrunnelse |
|----------|------------|-------------|
| Web-app med sanntidstale | WebRTC transport | Lågast latency, klient-optimalisert |
| Server-til-server integrasjon | WebSocket transport | Full kontroll, server-side logikk |
| Telefoniintegrasjon | SIP transport | Direkte integrasjon med PBX |
| Høg-volum kundesenter | gpt-realtime-mini | Lågare kostnad, tilstrekkeleg kvalitet |
| Komplekse rådgivingssamtalar | gpt-realtime | Betre resonnering og kontekst |
| Sensitive samtalar (helse) | WebSocket + manuell VAD | Full kontroll over dataflyt |
---
## For Cosmo
- **GPT Realtime API** er designa for låg-latency "speech in, speech out" — bruk WebRTC for klient-applikasjonar (lågast latency) og WebSocket for server-til-server (meir kontroll)
- **SIP-transport** muliggjer direkte integrasjon med eksisterande telefonisystem — relevant for NAV, kommunale servicesentra og andre offentlege kontaktpunkt med telefonibasert borgarservice
- **Voice Activity Detection (VAD)** med konfigurerbar sensitivitet handterer turskifte automatisk — juster `silence_duration_ms` (500ms standard) for norsk taleflyt
- **Innhaldsfiltrering gjeld IKKJE for audio** — implementer eigne filter for sensitive bruksscenario i offentleg sektor, spesielt helse og rettsvesen
- **gpt-realtime-mini** gir 60-70% lågare kostnad enn full gpt-realtime — evaluer om kvaliteten er tilstrekkeleg for enklare bruksscenario som FAQ og rettleiing