AI音频模型是能够处理音频输入或生成音频输出的强大工具。在人工智能领域，这类模型具有举足轻重的作用，因为语音及其他各种声音形式的音频数据无处不在，它们帮助我们理解所处的世界。要真正领会音频在世界中的重要性，可以试想一个没有声音的世界，它与一个充满声音的世界将是何等不同。
本文将深入探讨不同类型的音频机器学习模型，它们所能执行的各项任务，以及在实际场景中的广泛应用。在过去几年里，特别是随着ChatGPT等大型语言模型（LLM）的突破，音频模型也取得了显著进展。
这张信息图概括了本文的核心内容，包括AI音频模型的必要性，以及语音转文本（Speech-to-Text）、文本转语音（Text-to-Speech）和语音转语音（Speech-to-Speech）等主要应用领域。图片由ChatGPT生成。
为什么我们需要AI音频模型？
鉴于当前已有能处理大量人机交互的强大大型语言模型（LLM），强调音频模型存在的必要性尤为重要。主要有以下三点原因：
- 音频与视觉、文本一样，是重要的数据模态
- 直接分析音频比通过转录文本分析更具表现力
- 音频能实现更接近人类的交互体验
首先，需要强调的是，尽管互联网上存在海量的文本和视频数据，但同样也有大量的音频数据可供利用。例如，大多数视频都包含音频，这些音频为视频增添了意义和上下文。因此，如果想构建最强大的AI模型，就必须开发能够理解所有模态的模型。这里的“模态”指不同类型的数据，例如：
- 文本
- 视觉
- 音频
第二点也突显了音频模型的关键作用。如果需要将音频转换为文本（以便例如应用大型语言模型），首先必须使用转录模型，而这本身就是一种音频模型。此外，通常情况下，直接分析音频会比通过转录文本进行分析更优。原因是音频能够捕捉更多细微之处。例如，当处理一段讲话录音时，音频能捕捉到说话者的情感，而这些信息很难通过纯文本来表达。
音频模型还能带来更接近人类的交互体验，例如，用户可以直接与AI模型进行对话，而非仅仅通过打字进行来回沟通。
AI音频模型类型
在本节中，将详细介绍在处理音频任务时可能遇到的主要AI音频模型类型。
语音转文本（Speech-to-Text）
语音转文本（Speech-to-Text），也常被称为“语音识别”或“转录”，是音频模型最常见的应用场景之一。其任务是将输入的语音内容转换为相应的文本输出。这项技术对于会议纪要总结、与手机上的虚拟助手（如Siri）交互等场景至关重要。此外，语音转文本也被广泛应用于为大型语言模型（LLM）创建大规模训练数据集。
语音转文本模型可用于接收音频片段并进行分析。例如，在客户服务交互场景中，可以将对话转录成文本，然后进行文本分析，比如分析交互时长、快速评估客服代表的表现，或判断客户对此次交互是否满意，而无需完整收听整个对话。文本分析通常比音频分析快得多，因为阅读文本的速度远超收听音频。以下是一个转录对话的示例：
[客服代表]
您好，感谢来电，有什么可以帮您？
[客户]
您好，我需要为最近购买的一件商品办理退款。
[客服代表]
好的，请问您有这笔订单的ID吗？
...
然而，值得注意的是，如本文引言所述，将语音转换为文本会丢失一些信息。音频中说话者的情感信息会丧失，因此，除非情感通过文本明确表达，否则很难从客服交互中判断客户的情绪。无论如何，音频中的细微之处都会流失，因为阅读对话文本的表达力永远无法与亲耳聆听对话本身相比。
因此，如果希望对音频进行更深入的分析，可以直接对交互音频进行分析，而非首先将其转录为文本。例如，如果要识别交互中客户的情绪，可以直接输入音频，并配合以下提示词。通过这种方式，可以进行直接的音频分析，捕捉到更多细微情感。
prompt =
"""分析此交互中客户的情绪状态
{audio_clip}
"""
文本转语音（Text-to-Speech）
文本转语音（Text-to-Speech）是音频模型的另一个重要应用场景。这与前面描述的任务相反，即输入文本并为该文本生成音频。正如转录文本会丢失信息一样，现在需要添加信息来创建音频。
因此，在执行文本转语音任务时，通常需要指定生成语音的情感（除非服务提供商在生成音频时能自动识别情感）。
文本转语音在多种场景下都非常有用：
- 制作广告：根据脚本生成画外音。使用Elevenlabs等服务可以轻松完成。
- 客户服务交互：通过提供一个声音，客户可以与之交流。例如，可以先让客户打电话进来，转录他们的语音（语音转文本），然后使用大型语言模型（LLM）生成回应（文本转文本），最后从LLM的回应生成音频（文本转语音）。
上述最后一个要点中的方法从质量角度看是可行的。然而，如果采用这种方式，可能会遇到延迟问题，因为转录文本和大型语言模型生成回应都需要时间，才能将音频回应流式传输给用户。因此，更理想的做法是利用语音转语音模型，这将在下一节中进行讨论。
语音转语音（Speech-to-Speech）
语音转语音模型是强大的模型，能够同时处理语音输入和输出语音。这在需要快速响应的实时场景中非常有用。
例如，可以利用语音转语音模型创建直接的客户服务代表，以低延迟直接响应用户查询。在这样的交互中，考虑到要为客户创造一种类似人类的交互体验，延迟至关重要。理论上，这种交互应该与真人客服的体验相同，甚至更优。
最佳实践是使用端到端的语音转语音模型，例如Qwen-3-Omni。另一种替代方案是先执行语音转文本，然后是文本转文本（使用大型语言模型），最后是文本转语音。然而，需要强调的是，几乎总是建议使用端到端模型（如本例中的语音转语音），而非将不同模型串联起来。这是因为端到端模型能更好地保留信息，从而提供更优质的输出。
另一个值得提及的语音转语音模型是语音克隆。这项应用允许用户提供某个特定声音的音频样本，然后通过提供旁白文本，用克隆的声音生成新的音频。语音克隆模型在过去几年也取得了巨大进步，对于快速生成大量画外音非常有价值。
例如，假设想将一本教科书制作成有声读物，并希望采用一位曾录制过其他有声读物的特定嗓音。通常情况下，需要预订录音室，并让该配音员花费数周时间来录制整本新书。然而，如果已经拥有该嗓音的足够样本，现在就可以使用语音克隆模型在几分钟内生成完整的旁白。当然，在使用语音克隆模型之前，始终需要获得相关授权。
总结
本文探讨了多种AI语音模型，包括语音转文本、文本转语音以及语音转语音模型，它们各自在不同应用领域发挥着重要作用。鉴于其重要性，语音模型预计将持续发展和改进。音频模型之所以关键，是因为音频是理解世界的重要模态之一，正如文本和视觉一样。音频与图像有相似之处，仅凭文字难以完全描述其丰富内涵。
