近年来实时通信技术飞速发展，RTC正在深刻改变人们的生活和工作方式。大模型浪潮下，新兴媒体应用展现出新的特点，RTC技术也必将迎来新一轮变革。本次演讲主要以RTC1.0时代的实时通信技术为基本脉络，介绍AI初步赋能后的RTC2.0系统优化技术演进，介绍我们基于强化学习、感知模型、超分模型等提升用户体验的最新进展。进一步地，展望在大模型未来中RTC与新兴技术的融合趋势，提出新容器、新架构、新目标，完善更为丰富、高效、智能的RTC3.0布局。

演讲提纲：
1.实时通信RTC关键技术
2.结合AI技术的RTC进阶
2.1 强化学习赋能
2.2 跨层联合优化
2.3 全链路联合优化
2.4 端云结合的边缘架构
3.RTC3.0技术变革展望
3.1 基于云端代理的新型实时交互
3.2 适配AIGC的控制中心新升级
3.3 面向多模态内容的新一代媒体容器

本次分享我们将介绍声网在特定场景下，基于大语言模型实现的AI虚拟人对话场景的相关实践。内容涉及数据集构建、大模型微调技术、提示工程的设计等。

演讲提纲：
1. 大语言模型简介
2. 模型微调技术
3. 数据集制作
4. 提示工程

ChatGPT表现出的智能涌现，在全球掀起了通用人工智能技术研究、产品应用的热潮，该技术正在引发新一轮的产业变革。本次演讲主要以认知大模型为主，介绍认知大模型的技术原理，以及支撑产品应用需要关注的主要技术方案，最后介绍讯飞在大模型方面的应用案例。

演讲提纲：
1、大模型技术原理解读
2、大模型应用技术方案
3、大模型产品案例实践

传统直播间在前期准备上的投入成本较高，主播开播前的化妆、背稿，直播过程中的场控，长时间直播的疲劳和口误，高昂的人力成本和不稳定的转化等等，都是阻碍直播难以批量矩阵化运营的因素，数字人直播应运而生，在本地生活、文旅票券、房产销售等场景，一旦技术上实现了数字人从外形、声音、到智能交互的问题，便可以低成本高效率的方式进行数字人直播，为企业提供更多变现和营销方式。

演讲提纲：
1.数字人相比传统直播的优势
2.直播感的数字人取决于TTS生成的音色自然程度
3.数字人直播实现互动的方式
4.大模型赋予数字人比肩真人的应变能力

演讲提纲：
1. 你所理解的“变声”可能已经过时了
1.1 基于DSP的传统变声方案的优劣势
1.2 基于ASR+TTS的变声方案的优劣势
2. AIGC时代Streaming Voice Conversion变声方案
2.1 AI 级别的VC变声原理
2.2 VC区别于传统语音发声方案之处
2.3 AI变声带来的新机会和商业模式
3.用户玩的6才是真的6
3.1 看用户和KOL如何玩转AI变声
4. VC不止于变声而已
4.1 口音消除和口音增强的神奇功能
4.2 更小，更轻，更自动化后，世界变大了
4.3 VC与TTS的深度结合
5. 新技术下的新未来
5.1 新数据与新模型为更多客户赋能
5.2 新场景的一些遐想