OpenAI 发布新一代语音模型：更拟人支持情感语气控制和更强大的语音智能代理

OpenAI 推出新一代 语音识别（Speech-to-Text） 与 语音合成（Text-to-Speech） 模型，代号分别是gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe和gpt-4o-mini-tts。

准确率远超 Whisper 系列的新转写模型
支持语气、语调控制的语音合成模型
低延迟实时语音交互能力
与 Agents SDK 集成，构建语音代理更简单

这些模型主要针对开发者通过 API 使用，涵盖了语音转文字（speech-to-text）和文字转语音（text-to-speech）功能，并引入了实时语音处理的改进。

视频回放

翻译宝玉

新模型简介

新一代语音识别模型（Speech-to-Text）：
- 推出了两款新模型：gpt-4o-transcribe 和 gpt-4o-mini-transcribe。
- 这两个模型在准确性和可靠性方面超越了此前的 Whisper 模型，尤其在处理口音、嘈杂环境和不同语速等挑战性场景中表现出色，达到了新的行业基准。
- 通过专门的音频数据集预训练和强化学习（RL）技术，模型在词错率（word error rate）和多语言识别能力上显著提升。
  - 📌 相比 Whisper v2/v3，有显著的 WER（词错误率）下降，尤其在：
    - 多口音
    - 嘈杂环境
    - 语速变化大 等复杂场景中表现更稳
  - 📌 多语言支持卓越：在 FLEURS 基准测试中覆盖 100+ 种语言，超越 Gemini Flash、Nova 系列等主流模型
  - 📌 适用场景：呼叫中心、会议转录、医疗笔记、内容字幕等
可控语音合成模型（Text-to-Speech）：
- 新模型：gpt-4o-mini-tts
  首次引入：语气 & 风格“可控生成”
  
  📌 可控语音合成的突破点：
  - 不只是生成“内容”，还能控制“说话方式”
  - 支持风格提示（Prompt），例如：
    
    “像一个同情的客服人员那样说话”
    “像叙述童话故事那样温柔地讲述”
  📌 声音特点：
  - 使用 预设人工合成声音（非克隆用户语音）
- 模型支持包括中文在内的多种语言，声音表现自然且富有个性。
- 📌 适用场景：
  - 人性化客服助手
  - 情绪化叙事语音（创意小说、播客）
  - 游戏/虚拟人配音系统
  - 无障碍语音辅助系统

技术创新

语音转文本（Speech-to-Text, STT）的创新技术

🧠GPT-4o 统一架构扩展到音频

传统 ASR（自动语音识别）模型，如 Whisper，通常采用 端到端 Transformer 编解码架构（Encoder-Decoder）。
GPT-4o 语音识别模型采用跨模态（Text+Audio）统一架构：
- 直接对语音进行 token 化，无须先转换为频谱图。
- 通过 共享文本 LLM 语义层，提升对音素（phonemes）到词汇（lexicon）的映射能力。
- 这种统一架构 降低语音-文本转换误差，提高跨语言迁移能力。

📢 突破点：比 Whisper 模型更接近 GPT-4o 语言模型的核心架构，使其具有更强的文本理解能力，特别是在噪声环境、复杂语音场景下的表现优异。

🔄强化学习驱动的语音识别优化

采用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback） 方法，对模型进行 强化学习优化。
在训练过程中，利用大规模 人工标注语音数据 + 用户反馈数据，调整模型对不同语言、音色、语速的适应性。
主要改进点：
- 降低幻觉（Hallucination）：减少语音识别中的随机错误，如插入或遗漏词汇。
- 增强鲁棒性：更能适应方言、口音、非标准发音的情况。
- 优化音素-语义映射：减少语音误识别的概率，提高整体准确度。

📢 突破点：相比于传统 ASR 直接基于静态训练数据优化，RLHF 允许模型动态调整，使其在实际应用环境中不断提升准确度。

🗂️ 先进的语音数据预处理与增强

OpenAI 针对语音数据的处理进行了重大优化，包括：

自适应音频降噪（Adaptive Noise Reduction）
- 采用 时序依赖建模（Temporal Dependency Modeling），减少背景噪音对转录准确性的影响。
- 适用于嘈杂环境，如电话通话、公共场所录音。
端到端语速 & 口音归一化（Rate & Accent Normalization）
- 通过 音素级正则化（Phoneme-Level Normalization） 技术，降低不同口音的影响。
- 允许模型动态适应快/慢语速，提高可读性。
多语言数据集增强
- 使用 FLEURS（Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech）多语言数据集进行训练。
- 采用 Meta Learning（元学习），优化在低资源语言（如瑞典语、阿拉伯语）的表现。

📢 突破点：这些预处理技术使得 OpenAI 语音转录模型在各种 复杂环境（高噪声、口音、多语速） 下依然能保持高准确率。

📈语音识别基准测试（Benchmark Performance）

OpenAI 在 FLEURS 基准测试（Word Error Rate, WER）中，与主流模型进行了对比：

📢 突破点：GPT-4o 语音识别模型在所有主流对比模型中表现最佳，特别是在跨语言语音识别和噪声环境下。

🎙️ 语音合成（Text-to-Speech, TTS）的创新技术

🧠 语气控制（Speech Steerability）

突破传统 TTS 限制，允许开发者直接控制语气，如：
- “像一个温柔的客服代表那样说话”
- “用激励的语气朗读这段文字”
采用 情感 embedding 向量（Emotion Embeddings）：
- 在文本输入时 附加“说话风格”标记，使得 AI 语音生成具备个性化。

📢 突破点：传统 TTS 只能合成固定风格的声音，而 OpenAI 允许 “说什么”+“怎么说” 进行双重控制。

🔄 语音合成的新一代数据训练方法

采用 大规模真实音频数据集预训练，提升 TTS 生成质量。
训练方法：
- 高级音素建模（Advanced Phoneme Modeling）：使用 GPT 结构预测更自然的语音音调变化。
- 端到端文本-语音对齐（End-to-End Text-to-Speech Alignment）：减少延迟，提高同步率。

📢 突破点：新的训练范式使 OpenAI 语音合成的流畅度、音质明显超越市面上的其他 AI 语音引擎。

🎛 低延迟语音合成（Low-Latency TTS）