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OpenAI 近期推出了三款全新自研語音 AI 模型,包括 gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 以及 gpt-4o-mini-tts。這些模型的主要目標是提升語音轉文字 (speech-to-text) 和文字轉語音 (text-to-speech) 的準確度與表現,並已經開放 API 供開發者使用。此外,OpenAI 也推出了 OpenAI.fm,讓個人使用者能夠直接體驗這些技術。
其中,最受矚目的 gpt-4o-transcribe 被視為 OpenAI 兩年前開源模型 Whisper 的升級版,並在多種語言的轉錄準確度上展現卓越表現。這項技術的發展不僅提升了 AI 在嘈雜環境、不同口音以及變速語音的處理能力,也為客戶服務、會議紀錄以及智慧助手等應用場景帶來更高的可行性。
根據 OpenAI 的數據,gpt-4o-transcribe 在 33 種語言的測試中錯誤率 (WER, Word Error Rate) 均顯著下降,在英語語音轉錄上的錯誤率僅 2.46%,遠低於前代 Whisper 模型。這代表 AI 語音識別技術正在接近人類水準,特別適用於高準確度需求的應用,如法律或醫療領域的語音轉錄。
此外,該模型支援 100 多種語言,並能在嘈雜的環境下維持高準確度,這對於多語言應用場景來說是重大突破。
OpenAI 工程師 Jeff Harris 透露,gpt-4o-transcribe 採用了語音活動檢測 (Semantic Speech Activity Detection),可幫助 AI 準確辨識何時結束一句話,減少標點符號錯誤,提升轉錄的可讀性。例如,以往 AI 可能會在話語中間隨機加上逗號或句號,影響理解,但這項技術能夠讓轉錄結果更符合人類自然語言習慣。
gpt-4o-transcribe 還支援串流語音轉文字 (streaming speech-to-text),可讓開發者即時輸入語音,並獲得連續的轉錄輸出。例如,在智慧語音助理或即時字幕生成應用中,這樣的技術能夠讓 AI 反應更自然,提供更流暢的用戶體驗。
目前,這款模型尚不支援 說話者區分 (Speaker Diarization),也就是說,當音頻中有多位講話者時,轉錄結果不會自動區分出不同的人物,而是將所有對話合併成一個文本。雖然這對於需要區分發言人的場景來說是個缺點,但在提升整體轉錄準確度方面,這仍然是一個巨大的進步。
目前,gpt-4o-transcribe 已開放 API,開發者可以直接將其整合到各類應用中。例如:
根據 OpenAI 的說法,對於已經使用 GPT-4o 文字模型的應用,只需要大約 9 行程式碼 就能快速加入語音互動功能。例如,開發者可以輕鬆地讓 AI 讀取文字並以合成語音回應,提供更自然的語音助理體驗。
目前,OpenAI 表示,這些新模型 暫時不會直接整合進 ChatGPT,主要是考慮到成本與效能。但隨著技術進步,未來可能會逐步整合,讓 ChatGPT 具備更強的語音處理能力。
這款語音轉錄技術的強大性能,使其適用於多種行業應用,以下是幾個關鍵場景:
客服中心經常需要將客戶通話內容轉錄為文字,以便分析客戶需求或進行後續服務。透過 gpt-4o-transcribe,企業能夠快速且準確地轉錄客服對話,不僅能減少人工記錄的工作量,還能改善客戶體驗。
許多企業會透過錄音方式記錄會議,但事後手動整理筆記非常費時。這款 AI 模型可以自動轉錄會議內容,甚至透過 NLP (自然語言處理) 技術,自動整理會議摘要,讓員工更容易查閱重點資訊。
語音 AI 在智慧助理應用中至關重要。例如,Siri、Google Assistant 等語音助手可以透過 gpt-4o-transcribe 提供更準確的語音識別,提升用戶體驗。未來,這項技術還可能應用於 智慧家居設備,例如語音控制燈光、音樂播放等。
雖然 OpenAI 在語音 AI 領域取得了顯著進展,但市場上仍然存在競爭對手。例如:
不過,OpenAI 的優勢在於強大的 AI 生態系統,其語音模型能夠無縫整合至 GPT-4o 及其他 AI 產品中,提供更完整的解決方案。
隨著語音 AI 技術的進步,我們可以期待未來更多應用,例如 即時語音翻譯、智慧醫療語音記錄,以及更高效的語音客服機器人。
你覺得這項技術還有哪些潛在應用呢? 歡迎分享你的看法!
🔗 體驗網址:OpenAI.fm
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