3月21日，OpenAI推出了一系列创新的语音模型，包括语音转文本（STT）和文本转语音（TTS）两大领域，使得开发者能够更加便捷地构建智能语音助手。本次更新带来了以下三款新模型：
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gpt-4o-transcribe（语音转文本模型）：识别准确度得到进一步提升，单词错误率（WER）降低，在多项测试中超越了Whisper模型。
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gpt-4o-mini-transcribe（精简版STT模型）：在保持识别质量的同时，处理速度更快，资源消耗更少。
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gpt-4o-mini-tts（文本转语音模型）：支持"可引导性"，开发者不仅能够控制AI说话的内容，还能控制其说话的方式。 这次升级意味着AI语音交互在迈向更加自然、类人的目标上又前进了一大步。
语音识别更强，适应各种复杂场景
gpt-4o-transcribe 采用了更丰富的高质量音频数据进行训练，能够更精准地捕捉语音细节，减少错误识别，在嘈杂环境不同口音甚至快语速情况下都能稳定转录，适用于多个实际场景，比如:
客服中心 ，面对来自全球的用户咨询时，能够精准理解不同口音，减少人工处理成本。
会议记录，即使多人同时交谈，也能清晰转录，不再需要手动整理笔记。
而 gpt-4o-mini-transcribe 则更偏向于资源有限但仍需要高质量语音识别的场景。虽然比完整版稍逊一筹，但整体表现依然优于 Whisper 模型，在多语言测试中也表现出色，尤其是英语和西班牙语等语言。
#文本转语音的进化，不再是"电子音"
这次推出的 gpt-4o-mini-tts，让 AI朗读文本的方式发生了质的变化。以往的语音合成听起来生硬、毫无情感，而这次，开发者可以直接控制 AI说话的风格，比如:
·正式、专业的客服语气
·轻松愉快的年轻人聊天风格.
·充满激情的演讲风格
·甚至是模仿中世纪骑士的古典腔调
你还可以给 AI设定更具体的语气，比如"像一位温暖而富有同情心的医生一样说话"让 AI 以更贴合情境的方式表达内容。
价格方面
gpt-4o-transcribe:每分钟 0.006 美元，与原来的 Whisper 模型价格一致。
gpt-4o-mini-transcribe:更便宜，每分钟 0.003 美元。
gpt-4o-mini-tts:每分钟 0.015 美元，进一步降低了高质量语音合成的门槛。
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语音 AI 的两种实现方式
OpenAl 在直播中演示了 AI 语音助手的实际应用，还介绍了两种主流的语音 AI 处理方式:
1.语音到语音的端到端模型
系统直接将用户语音输入转换成语音回复，中间不经过文本转换。这种方式反应更快，已经应用在ChatGPT的高级语音模式中，适合需要即时响应的场景，比如智能语音助手、实时翻译等。
2.链式方法
这也是 OpenAl 重点介绍的方案。这种方法将语音交互拆解为三个步骤:
1.语音转文本(STT)，先把用户说的话转成文字。
2.文本处理(LLM)，AI理解文本内容并生成回应。
3.文本转语音(TTS)，最终再用 A| 语音朗读生成的回复
相比端到端模型，这种方法的好处是更稳定、可控，同时也更容易集成到现有的 A系统中。开发者可以基于已有的文本处理能力，快速扩展语音功能，而不需要重新训练语音模型。
值得一提的是，OpenA!还举办了一个广播比赛。 用户可以在 0penAI.fm巳 制作音频，接着使用 OpenAl.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。音频时长建议控制在 30 秒左右，可在语音、表达、发音或剧本语调变化上尽情发挥创意。
语音 AI 的未来：更自然，更有"人味"
今年 AI 领域的一个新趋势是强调情感价值，不再只是冷冰冰的工具，而是向着更拟人化的方向发展。GPT-4.5、Grok3 都在强调"更有个性、更有情绪"，而语音 AI作为最接近人类沟通方式的技术，正在变得越来越像真人。
最近在砖谷爆火的 Sesame Al就是一个典型例子，它能实时感知用户情绪，并做出更具共鸣的回应。与此同时，OpenAl这次的语音升级、以及即将发布的 Meta Llama 4，也都在向更自然的语音交互靠拢。
AI 需要更"有人味"吗?很多聊天机器人都会声明自己"没有情感"，但用户依然会在与 A! 的对话中找到情绪价值，甚至不自觉地与 AI 建立某种情感连接。或许，这就是人类天生的沟通需求--即使对方是 AI，我们依然希望被理解，被倾听。
未来的 AI，不只是能听懂你的话，而是能真正理解你的情绪，这才是语音 AI进化的终极方向
参考原文 ：OpenAI再创新高：推出全新语音模型，真正实现善解人意! - AI闪电侠