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目录
- 🎙️ 前言
- 🚀 三大核心模型
- 语音转文本
- 文本转语音
- 开发套件
- 💡 开发方案对比
- 方案一：实时直连
- 方案二：链式调用
- 🔧 技术突破
- 💰 价格体系
- 📝 语音转文本：
- 🔊 文本转语音：
🎙️ 前言
刚刚OpenAI推出了三种新的语音模型，可以精细控制AI语调、情感，更富有人性，还建立了新的网站 OpenAI.fm，让大家尝试和体验，你们说AI以后是不是更像人了。
🚀 三大核心模型
语音转文本
GPT-4o-transcribe：支持多语言转录，准确率超越WhisperGPT-4o-mini-transcribe：轻量版模型，性价比提升50%
文本转语音
http://OpenAI.fm
GPT-4o-mini-tts：让开发者可以精细控制 AI 的发声方式，包括语调、情感等，打造更富有人性的声音体验。OpenAI 为该模型建立了新的网站http://OpenAI.fm，供开发人员尝试和体验。（老余抖音号：58931742753）
小小鱼儿小小林
.博客原文：https://yujianlin.blog.csdn.net/article/details/146418341
开发套件
全新Agent SDK：深度整合了 OpenAI 最新的「语音转文本」和「文本转语音」模型，支持双向流式传输，优化了语音交互的流畅性，并提供了丰富的示例代码和详尽的文档。
💡 开发方案对比
方案一：实时直连
- 语音→语音端到端处理，让 AI 直接理解音频并输出语音
- 延迟低至200ms，适合实时场景
方案二：链式调用
- 语音→文本→AI处理→语音合成返回
- 该方案具有模块化设计｜可靠性提升30%｜开发难度降低
//.小小鱼儿小小林
//.博客原文：https://yujianlin.blog.csdn.net/article/details/146418341
🔧 技术突破
- 新音频模型基于
GPT-4o和GPT-4o-mini架构，在专门的以音频为中心的数据集上进行了广泛的预训练，以优化模型性能 - 增强蒸馏技术，使知识从最大的音频模型转移到更小、更高效的模型，有助于小型模型提供出色的对话质量和响应能力
- 对于语音转文本模型，集成了强化学习（RL-heavy）重度范式，优化转录准确度
- 幻觉问题减少60%，FLEURS基准提升42%。（老余抖音号：58931742753）
💰 价格体系
📝 语音转文本：
GPT-4o-transcribe：0.6¢/分钟GPT-4o-mini-transcribe：0.3¢/分钟
🔊 文本转语音：
GPT-4o-mini-tts：1¢/分钟