Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je vais construire une API en temps réel, système vocal AI WebRTC, websockets, applications de streaming, python, nodejs
CristiaanSantos
À propos de ce service
Traduction automatique
Vos agents vocaux AI perdent-ils des clients à cause de décalages frustrants de 4 secondes ou d'une gestion des interruptions défectueuse ?
Je conçois et déploie des agents vocaux AI à faible latence inférieure à 100 ms et des systèmes de streaming audio alimentés par des canaux de données WebRTC peer-to-peer et des websockets bidirectionnels.
Que vous ayez besoin d’un frontend React personnalisé, d’un backend Python/PHP, d’un réceptionniste Twilio disponible 24/7 ou d’un chatbot vocal en temps réel, je vous assure une diffusion vocale stable et prête pour la production, conçue pour l’action.
Mes capacités :
Routage média WebRTC à moins de 100 ms
- Streaming peer-to-peer qui élimine les délais de round-trip réseau, maintenant les temps de réponse vocale à un rythme humain naturel.
Connexions WebSocket bidirectionnelles
- Des pipelines persistants et légers construits en Python/Node.js pour alimenter directement les flux de tokens bruts dans les moteurs de synthèse.
Filtrage intelligent des interruptions VAD
- Seuils avancés de détection d'activité vocale qui vident instantanément les buffers de lecture audio et interrompent les boucles de génération actives à la milliseconde où un utilisateur intervient.
Appel de fonctions en cours d’appel
- Flux de travail automatisés utilisant n8n/ Zapier/ make com permettant à l’agent vocal de consulter des calendriers, de récupérer des variables CRM ou de pousser des tags de prospects en direct.
contactez-moi !!!
Découvrez CristiaanSantos
CristiaanSantos
Full stack AI Voice Infrastructure Low Latency Media Engineer
- DeNigeria
- Membre depuisoct. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Espagnol, Portugais
Hi, I’m Cristian Santos, a full stack ai voice engineer, specialized in ultra-low latency voice infrastructure and self-hosted media engines.
Most sellers offer basic cloud API wrappers that suffer from 4-second delays and security leaks. I build and refactor the core backend code that makes automated media processing scale.
Using ElevenLabs WebSockets, OpenAI Whisper, FFmpeg, and WebRTC, I build sub-100ms pipelines. Whether you need custom React/Python apps, automated YouTube/Audiobook batch dubbing, or self-hosted AI models (XTTS-v2), I deliver.
Let's build your engine.
Traduction automatique
Autres services de Développement de logiciels I Offre
FAQ
Traduction automatique
Pourquoi la gestion standard des interruptions échoue-t-elle dans les applications vocales AI basiques ?
Je mets en œuvre des blocs de code d’interruption stricts en runtime qui effacent immédiatement le buffer de lecture audio sortant, arrêtent la boucle de génération LLM active, et interrompent toute exécution d’outil en attente à la milliseconde où un utilisateur intervient pour dire quelque chose de nouveau.
Comment atteignez-vous des temps de réponse inférieurs à 100 ms pour vos bots vocaux ?
En utilisant des couches de sondage API REST HTTP lentes, en construisant des pipelines de streaming WebRTC peer-to-peer combinés à des websockets bidirectionnels. Les paquets audio sont capturés, transcrits, traités par le LLM, et synthétisés simultanément dans des buffers mémoire bruts, établissant un flux conversationnel naturel.
Qu’est-ce que la détection d’activité vocale (VAD) et comment l’optimisez-vous ?
La VAD détermine quand une personne commence et cesse de parler. Je ajuste finement les seuils de timeout de silence et les matrices d’énergie pour que le bot attende précisément les transitions naturelles de la parole.
Votre agent vocal WebRTC peut-il effectuer des actions pendant un appel en direct ?
Oui. Je connecte des ponts de fonctions avancés. Si un appelant demande de prendre un rendez-vous, l’agent déclenche un webhook en arrière-plan via n8n ou Zapier, scanne votre base de données ou calendrier (GoHighLevel, Calendly, Google Calendar) en temps réel, et le verrouille en cours d’appel.
Ai-je besoin de mes propres comptes développeur pour faire fonctionner ces applications de streaming ?
Oui. Vous devrez fournir vos propres identifiants API pour les services que vous choisissez, comme ElevenLabs, Twilio, ou des frameworks middleware en temps réel comme Vapi ou Retell AI. Je gère toute l’architecture API et la plomberie de handshake.
Quels frameworks de programmation backend utilisez-vous pour ces pipelines ?
Je construis les couches de routage à faible latence en utilisant des bibliothèques asynchrones très efficaces en Python (FastAPI, WebSockets) ou Node.js, en les synchronisant parfaitement avec des frontends légers React/Next.js ou des webhooks PHP automatisés.
Cette architecture de streaming peut-elle se connecter à mon CRM existant comme GoHighLevel ou HubSpot ?
Absolument. À la fin de chaque appel, un script de nettoyage automatisé s’exécute. Il extrait un résumé JSON structuré, vérifie le sentiment de l’utilisateur, envoie des logs directement à GoHighLevel (GHL) ou HubSpot, et peut même déclencher des confirmations SMS automatiques.
Comment évitez-vous que l’agent vocal prononce mal des termes spécifiques à l’industrie ?
Je crée une couche de script de prétraitement de texte dédiée sur le backend. Avant que tout texte généré ne soit transmis aux nœuds de synthèse texte-parole, des mots techniques spécialisés, acronymes médicaux ou titres locaux sont traduits phonétiquement de manière programmatique.
Le flux WebRTC peut-il fonctionner avec des clones vocaux personnalisés ?
Oui. Nous alimentons directement vos paramètres Voice ID spécifiques d’ElevenLabs dans nos nœuds de script de streaming WebSocket. Le serveur exécute votre clone vocal personnalisé de manière dynamique sans ajouter de surcharge de traitement réseau structurel.
Quelles métriques fournissez-vous pour vérifier la performance du système ?
Je configure des tableaux de bord de surveillance télémetrique complets dans l’interface de votre application. Cela vous permet d’auditer visuellement les métriques du système en temps réel, y compris la latence de traitement Time-to-First-Token (TTFT), les temps de ping round-trip réseau, et le nombre d’exécutions de flux simultanées.
