要将文本转语音（TTS）和语音识别结合用于全双工通信，两个系统必须同时运行，允许实时交互，其中语音合成和识别无需等待对方完成即可发生。这需要并行处理：TTS 生成音频输出，而语音识别处理传入的音频输入。例如，语音助手可以通过 TTS 回应用户的查询，同时仍然监听中断或后续命令。为此，开发人员需要独立管理音频流，避免反馈循环，并同步输入和输出以防止重叠或延迟问题。线程、异步 API 或专用音频缓冲区等工具对于处理并发至关重要。
一个实际的实现可能涉及分离音频输入（麦克风）和输出（扬声器）管道。例如，使用 Python 中的 PyAudio 等库，开发人员可以为录制音频（用于语音识别）和播放合成语音（来自 TTS）创建单独的线程。回声消除算法或噪声抑制（例如，WebRTC 的降噪）可以减轻系统自身的 TTS 输出与用户语音输入之间的干扰。在客户服务聊天机器人中，这种设置将允许机器人大声朗读产品详细信息，同时检测用户何时说“停止”以暂停解释。另一个例子是实时翻译应用程序，其中一种语言的口语输入被翻译并以另一种语言大声说出，而无需手动轮流。
开发人员应优先考虑低延迟的 TTS 和语音识别模型，以最大限度地减少延迟。例如，使用像 TensorFlowTTS 这样的快速 TTS 引擎或像 Google 的文本转语音这样的具有流支持的云 API 可以确保快速响应。像 Whisper 或 Amazon Transcribe 这样的语音识别系统可以增量处理音频块，以避免等待完整的句子。代码结构很重要：状态机可以管理在监听和说话状态之间的转换，而循环缓冲区可以存储模式切换期间重叠的音频数据。通过真实场景（如重叠语音或背景噪声）进行测试对于完善系统的响应性和准确性至关重要。通过平衡并行性、同步和延迟优化，开发人员可以创建无缝的全双工交互。