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OpenAI发布三大音频模型：语音交互技术迎来“可引导”时代

旧金山（特约记者 张伟）—— 人工智能领域的领头羊OpenAI今日宣布推出新一代音频模型，包括语音转文本（Speech-to-Text, STT）和文本转语音（Text-to-Speech, TTS）功能，为开发者构建更强大的语音Agent提供了新的工具。此次发布的核心亮点在于模型的性能提升和对语音风格的“可引导性”控制，标志着语音交互技术迈向了一个新的高度。

三大音频模型齐亮相：性能与个性化并重

OpenAI此次发布的三款音频模型分别是：

• gpt-4o-transcribe (语音转文本)： 这是一款高性能的语音转文本模型，在多个基准测试中，其单词错误率（Word Error Rate, WER）显著低于现有的Whisper模型。这意味着它能够更准确地识别语音内容，尤其是在复杂的语音环境下。

• gpt-4o-mini-transcribe (语音转文本)： 作为gpt-4o-transcribe的精简版本，这款模型在速度和效率上进行了优化。虽然WER略高于完整版模型，但仍优于原有的Whisper模型，适用于资源有限但仍需高质量语音识别的应用场景。

• gpt-4o-mini-tts (文本转语音)： 这款文本转语音模型首次引入了“可引导性”（steerability）的概念。开发者不仅可以指定模型“说什么”，还可以控制模型“如何说”，从而实现对语音风格的精细控制。

技术突破：更准确、更灵活、更具情感

OpenAI此次发布的新模型在技术上实现了多项突破：

• 多样化、高质量的音频数据集： gpt-4o-transcribe模型采用了多样化、高质量的音频数据集进行长时间的训练，使其能够更好地捕捉语音的细微差别，减少误识别，大幅提升转录的可靠性。这意味着模型能够更好地处理口音多样、环境嘈杂、语速变化等挑战场景，例如客户呼叫中心、会议记录转录等领域。

• 知识蒸馏技术： gpt-4o-mini-transcribe模型基于GPT-4o-mini架构，通过知识蒸馏技术从大模型转移能力。知识蒸馏是一种模型压缩技术，可以将大型模型的知识迁移到小型模型，从而在保证性能的同时降低计算成本。

• 强化学习（RL）： 在语音转文本技术中融入强化学习，显著提升了转录精度并减少了“幻觉”现象。“幻觉”是指模型在没有真实依据的情况下生成内容。通过强化学习，模型可以学习到更准确的语音转录策略，从而减少错误。

• “可引导性”： gpt-4o-mini-tts模型首次支持“可引导性”，允许开发者预设多种语音风格，如“平静”、“冲浪者”、“专业的”、“中世纪骑士”等。它还能根据指令调整语音风格，如“像富有同情心的客服Agent一样说话”。这种“可引导性”为开发者提供了更大的灵活性，可以根据不同的应用场景定制语音风格。

应用前景：语音交互的无限可能

OpenAI此次发布的新模型为语音交互技术的应用打开了新的大门。以下是一些潜在的应用场景：

• 客户服务： gpt-4o-transcribe模型可以用于转录客户呼叫中心的对话，从而帮助企业分析客户需求，提高服务质量。gpt-4o-mini-tts模型可以用于创建更具个性化的语音客服Agent，提升客户满意度。

• 会议记录： gpt-4o-transcribe模型可以用于自动转录会议记录，节省时间和人力成本。

• 教育： gpt-4o-mini-tts模型可以用于创建更具吸引力的语音教材，提升学生的学习兴趣。

• 娱乐： gpt-4o-mini-tts模型可以用于创建各种语音角色，例如游戏角色、虚拟助手等。

• 无障碍： 语音转文本技术可以帮助听力障碍人士更好地理解语音内容。文本转语音技术可以帮助视力障碍人士获取信息。

价格与安全：兼顾经济性和可靠性

在定价方面，GPT-4o-transcribe与之前的Whisper模型价格相同，每分钟0.006美元，而GPT-4o-mini-transcribe则是前者的一半，每分钟0.003美元。gpt-4o-mini-tts的定价为每分钟0.015美元。这样的定价策略旨在让更多的开发者能够使用这些先进的音频模型。

在安全方面，OpenAI表示，gpt-4o-mini-tts将接受持续监控，以保证其输出与预设的合成风格保持一致。这是为了防止模型被用于生成不当内容，例如恶意语音信息。

OpenAI的语音交互技术路线图：两条路径并驾齐驱

OpenAI的演示人员介绍了两种构建语音Agent的技术路径：

• 语音到语音模型： 这种方法采用端到端的直接处理方式。系统可直接接收用户语音输入并生成语音回复，无需中间转换步骤。这种方式处理速度更快，已在ChatGPT的高级语音模式和实时API服务中得到应用，非常适合对响应速度要求极高的场景。

• 链式方法： 这种方法将整个处理流程分解为三个独立环节：首先使用语音转文本模型将用户语音转为文字，然后由大型语言模型(LLM)处理这些文本内容并生成回应文本，最后通过文本转语音模型将回应转为自然语音输出。这种方法的优势在于模块化设计，各组件可独立优化；处理结果更稳定，因为文本处理技术通常比直接音频处理更成熟；同时开发门槛更低，开发者可基于现有文本系统快速添加语音功能。

OpenAI此次发布的重点是链式方法，这表明OpenAI正在积极探索更灵活、更可靠的语音交互技术路线。

开发者工具与广播比赛：鼓励创新与参与

OpenAI还为这些语音交互系统提供了多项增强功能：

• 支持语音流式处理： 实现连续音频输入和输出。

• 内置噪音消除功能： 提升语音清晰度。

• 语义语音活动检测： 能够识别用户何时完成发言。

• 追踪UI工具： 方便开发者调试语音代理。

为了鼓励开发者使用这些新模型进行创新，OpenAI还举办了一个广播比赛。用户可以在http://OpenAI.fm制作音频，接着使用OpenAI.fm上的“分享”按钮生成链接，然后在X平台分享。最具创意的前三名将各获一台限量版Teenage Engineering OB-4。

人工智能的情感化趋势：从智商到情商

值得注意的是，今年人工智能的风向也在悄然发生变化，除了依旧强调智商，还多出一股趋势，强调情感。GPT-4.5、Grok 3的卖点是情商，写作更有创意，回应更个性化，而冷冰冰的机器人（智元机器人），也强调更拟人，主打一个情绪价值。

由于直接触及人类最本能的沟通方式，语音领域在这方面的发力则更加显著。最近在硅谷走红的Sesame AI能够实时感知用户情绪，并生成情感共鸣的回应，迅速俘获了一大批用户的心。图灵奖得主Yann Lecun最近也在强调，未来的AI需要拥有情感。

无论是OpenAI今天发布的全新语音模型、还是即将发布的Meta Llama 4都有意往原生语音对话靠拢，试图通过更自然的情感交互拉近与用户的距离，靠“人味”圈粉。

结论：语音交互的未来已来

OpenAI此次发布的三大音频模型标志着语音交互技术迈向了一个新的阶段。通过性能提升、技术创新和对“可引导性”的引入，OpenAI为开发者提供了更强大的工具，可以构建更准确、更灵活、更具情感的语音Agent。

随着人工智能技术的发展，语音交互将成为人机交互的重要方式。未来，我们可以期待看到更多基于语音的创新应用，例如更智能的虚拟助手、更自然的语音客服、更具吸引力的语音教材等。

然而，我们也需要关注语音交互技术可能带来的安全问题，例如恶意语音信息、深度伪造等。我们需要建立完善的安全机制，确保语音交互技术的健康发展。

OpenAI此次发布的新模型无疑为语音交互的未来带来了新的希望。我们期待看到更多开发者利用这些新模型进行创新，共同推动语音交互技术的发展，让人工智能更好地服务于人类。

参考文献：

• APPSO. (2024). 刚刚，OpenAI 一口气发布三个新模型！还为此做了一个新网站. Retrieved from [APPSO网站链接]
• OpenAI. (2024). OpenAI Announces New Audio Models. Retrieved from [OpenAI官方网站链接] (假设)
• Teenage Engineering OB-4. Retrieved from [Teenage Engineering官方网站链接] (假设)
• Sesame AI. Retrieved from [Sesame AI官方网站链接] (假设)

注： 以上参考文献链接为假设，请根据实际情况进行补充。
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