2024年5月，自OpenAI旗下GPT-4o发布以来的很长一段时间里，市面上大多AI语音通话功能，采用的都是ASR（自动语音识别）+LLM（大语言模型）+TTS（文生音频）的级联方案。比如初代豆包的语音通话功能，就集成了语音识别模型Seed-ASR、语音合成模型Seed-TTS，以及整合了RTC（实时音视频）技术，来实现对话情境下AI的实...
在此之前，豆包的语音通话功能采用的是ASR（自动语音识别）+LLM（大语言模型）+TTS（文生音频）的级联方案。虽然这一方案在技术上已经相当成熟，但在实际应用中却存在不少痛点。比如，对话的流畅度和情感表达往往不尽如人意，尤其在复杂场景下，语音交互的局限性尤为明显。用户在使用过程中，常常感到机械感和不自然，...
2025年1月20日，豆包 App 正式发布了其最新的 “端到端” 语音大模型，并对实时语音通话功能进行了重要更新。这一进展标志着豆包在语音交互领域的又一次飞跃，超越了之前的 ASR（自动语音识别）、LLM(大语言模型)和 TTS(文生音频)的级联方案，将语音识别、理解和生成整合在同一个模型中。经过《智能涌现》的测试...
过去，传统语音对话任务系统采用ASR+LLM+TTS的级联模式，无法满足真人级语音对话对理解的完整度、生成的自然度、交互的低延时等各维度的要求。而豆包全新语音能力基于创新的端到端框架，使用原生方法深度融合语音与文本模态进行统一建模。最终可实现从多模态输入直接到多模态输出的效果，赋予AI语音对话“灵魂”。豆包全新...
过去，传统语音对话任务系统采用ASR+LLM+TTS的级联模式，无法满足真人级语音对话对理解的完整度、生成的自然度、交互的低延时等各维度的要求。而豆包全新语音能力基于创新的端到端框架，使用原生方法深度融合语音与文本模态进行统一建模。最终可实现从多模态输入直接到多模态输出的效果，赋予AI语音对话“灵魂”。豆包相关...
标准共包含两大评估板块：能听 精准的语音识别能力（ASR）：具备高准确率，能够精准识别不同场景语音输入，包括噪声环境中的语音、方言和口音。多语种与跨语言处理：支持多语种语音识别，适配全球化应用场景。感知语境变化：能区分语气、情感变化，捕捉说话者意图和语义。会说 自然语音合成（TTS），实现接近真人语音的...
￮ 精准的语音识别能力（ASR）：具备高准确率，能够精准识别不同场景语音输入，包括噪声环境中的语音、方言和口音。￮ 多语种与跨语言处理：支持多语种语音识别，适配全球化应用场景。￮ 感知语境变化：能区分语气、情感变化，捕捉说话者意图和语义。会说：￮ 自然语音合成（TTS），实现接近真人语音的合成，支持...
￮ 精准的语音识别能力（ASR）：具备高准确率，能够精准识别不同场景语音输入，包括噪声环境中的语音、方言和口音。￮ 多语种与跨语言处理：支持多语种语音识别，适配全球化应用场景。￮ 感知语境变化：能区分语气、情感变化，捕捉说话者意图和语义。会说：￮ 自然语音合成（TTS），实现接近真人语音的合成，支持...
在这之前，豆包的语音功能是通过ASR（自动语音识别），将用户输入语音转写成文本，再送入LLM（大语言模型）生成对话文本，最后依靠TTS（文生音频）转成语音输出。而现在豆包发布的实时语音大模型，采用了“端到端”的技术框架。通过深度融合语音与文本模态，将语音识别、理解和生成都放在同一个模型中解决，实现了从多...
交互延时方面，豆包全新语音能力基于创新的端到端框架，使用原生方法深度融合语音与文本模态进行统一建模，实现了超低延时和流畅打断能力。当用户提出问题后，豆包能迅速做出回应，几乎没有明显的延迟。而一些传统的语音对话系统由于采用 ASR+LLM+TTS 的级联模式，往往会在交互过程中出现较长的延迟，影响用户的使用体验。