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實(shí)測(cè)豆包語(yǔ)音大模型:你不說(shuō)誰(shuí)知道這是AI啊
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2025-01-22 14:19:28   瀏覽:131次  

導(dǎo)讀:作者|陶然 編輯|魏曉趕在春節(jié)前最后一周,字節(jié)掏出了今年國(guó)產(chǎn)語(yǔ)音大模型的天花板,豆包實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型。/p>收官之作,依然延續(xù)了過(guò)去大半年字節(jié)AI團(tuán)隊(duì)的風(fēng)格不掏則已,一掏就是王炸。從年中的基礎(chǔ)模型、視頻生成模型,到年尾的視覺(jué)理解模型,對(duì)比同行來(lái)看豆包通常不是那個(gè)發(fā)的最快的,可一旦做出來(lái),基本就預(yù)定了賽道內(nèi)未來(lái)一段時(shí)間的No.1。實(shí)時(shí)語(yǔ)音模型,又是這個(gè)節(jié)奏。對(duì)話 ......

作者|陶然 編輯|魏曉

趕在春節(jié)前最后一周,字節(jié)掏出了今年國(guó)產(chǎn)語(yǔ)音大模型的天花板,豆包實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型。/p>

收官之作,依然延續(xù)了過(guò)去大半年字節(jié)AI團(tuán)隊(duì)的風(fēng)格不掏則已,一掏就是王炸。

從年中的基礎(chǔ)模型、視頻生成模型,到年尾的視覺(jué)理解模型,對(duì)比同行來(lái)看豆包通常不是那個(gè)發(fā)的最快的,可一旦做出來(lái),基本就預(yù)定了賽道內(nèi)未來(lái)一段時(shí)間的No.1。

實(shí)時(shí)語(yǔ)音模型,又是這個(gè)節(jié)奏。

對(duì)話模型的風(fēng)口由OpenAI掀起,GPT-4o實(shí)時(shí)對(duì)話剛發(fā)布那會(huì)兒,圈里人驚呼Her或者Jarvis這類影視作品中的AI助理概念神終于出現(xiàn)在了現(xiàn)實(shí)當(dāng)中。

國(guó)內(nèi)玩家自然也是也迅速跟進(jìn),本就擅長(zhǎng)語(yǔ)音技術(shù)的科大訊飛在八月更新了“超擬人交互”,豆包之前的國(guó)內(nèi)AI頂流Kimi也在10月份更新了實(shí)時(shí)AI電話(但本質(zhì)上是T2S,轉(zhuǎn)文字處理再轉(zhuǎn)回語(yǔ)音輸出)。

不過(guò)現(xiàn)在豆包來(lái)了,而且又雙后來(lái)居上、直接封王了。

“你不說(shuō)

這誰(shuí)聽(tīng)得出來(lái)是AI?”

以下內(nèi)容建議佩戴耳機(jī)瀏覽。

無(wú)不良引導(dǎo),主要是希望你開(kāi)大點(diǎn)聲仔細(xì)聽(tīng),才能聽(tīng)到各家語(yǔ)音大模型輸出上的差異,以及最重要的,豆包團(tuán)隊(duì)在聲音細(xì)節(jié)方面究竟打磨到了什么程度。

年關(guān)將至,又到了回家團(tuán)圓的美好氛圍,被七大姑八大姨的奪命連環(huán)Q擊碎的時(shí)候:上班了嗎發(fā)錢(qián)了嗎獎(jiǎng)金有嗎買(mǎi)房了嗎買(mǎi)車(chē)了嗎談對(duì)象了嗎要孩子了嗎。

讓AI給你答題已經(jīng)是去年的玩法了,今年,AI除了能告訴你怎么脫困之外,還能給你帶來(lái)足額精神慰藉,拉滿的情緒價(jià)值。

再次建議佩戴耳機(jī),聽(tīng)得細(xì)致些。

我:“唉這馬上要過(guò)年了,我這心里真是又期待又發(fā)愁。回家跟家人團(tuán)聚是挺好的一件事,但我一想到那七大姑八大姨就頭疼。你知道我每一次回去,就肯定有一票的人追著問(wèn)我什么相親啊,工作啊,工資啊這些事情。就坐在桌子上跟被審問(wèn)一樣,我怎么辦呢我天?”

Kimi語(yǔ)音片段

Kimi:“這確實(shí)挺讓人頭疼的。我每次回家也差不多,不過(guò)你可以在被問(wèn)到的時(shí)候,就簡(jiǎn)單說(shuō)一些比較正面的話,比如說(shuō)你對(duì)工作的滿意程度,或者你對(duì)未來(lái)的規(guī)劃。這樣他們可能就不會(huì)一直追問(wèn)了。怎么樣,可以試試看嗎?”

首先Kimi這個(gè)明顯感覺(jué)有點(diǎn)卡,從結(jié)束收音(屏幕中間那個(gè)音量標(biāo)識(shí)停止跳動(dòng))到Kimi開(kāi)始回答問(wèn)題,中間起碼等待了大概一兩秒的時(shí)間,顯示Kimi思考中。

回答內(nèi)容問(wèn)題不大,但你聽(tīng)起來(lái)(尤其經(jīng)常用AI,哪怕是AI騷擾電話接多了的人)會(huì)察覺(jué)到一股機(jī)械感。語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)過(guò)于平穩(wěn)、沒(méi)有起伏是一方面,AI回答的每個(gè)句子之間斷句和銜接非常突然,真人平時(shí)說(shuō)話的時(shí)候兩句中間喘口氣、頓一下的感覺(jué)完全沒(méi)有,甚至聽(tīng)起來(lái)像是刻意被切掉了。

只有一處“……比較正面的話”和“比如說(shuō)……”中間聽(tīng)起來(lái)像是有人聊天時(shí)候的停頓和吸氣。

頓挫這個(gè)點(diǎn)很關(guān)鍵,Mark一下繼續(xù)往后聽(tīng)。

訊飛星火語(yǔ)音片段訊飛星火:“過(guò)年回家確實(shí)讓人又愛(ài)又恨啊。七大姑八大姨的關(guān)心有時(shí)候真的會(huì)讓人有點(diǎn)受不了。要不你提前給自己找些話題,比如聊聊你的興趣愛(ài)好,或者講講最近看的電影、書(shū)什么的?這樣他們就不會(huì)一直問(wèn)那些讓你煩心的問(wèn)題了。”

訊飛的速度和效果比Kimi好一些,至少句子之間接的比較自然,間隔合理。但還是有些問(wèn)題沒(méi)有解決,首先是語(yǔ)音語(yǔ)調(diào),從開(kāi)始到結(jié)束都極為平穩(wěn),毫無(wú)波瀾就顯得非常不自然非常AI,唯一一處能聽(tīng)到換氣聲音的地方又在“比如”這個(gè)詞前后:……找些話題,比如聊聊……

猜測(cè)大概是和Kimi類似,模型訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)當(dāng)中包含“比如”的句子前面都有一個(gè)明顯的吸氣和停頓,所以AI也get到了這個(gè)習(xí)慣。畢竟人一般聊天的時(shí)候,拿比如舉例子前面基本都是要頓一下的。

回看Kimi和訊飛的回復(fù)內(nèi)容,文字也是一個(gè)套路:xxxx確實(shí)xxx,然后回答問(wèn)題。

這樣是OK的,但不夠好。具體怎么不夠好,聽(tīng)完豆包的回答你就知道了。

豆包語(yǔ)音片段

豆包:“我懂我懂,這過(guò)年本來(lái)是開(kāi)心的事兒結(jié)果還要被盤(pán)問(wèn),真是夠夠的,那你要不這樣,就提前準(zhǔn)備一些萬(wàn)能回復(fù),比如說(shuō),嗯,工作還行啦謝謝關(guān)心,啊我還不著急結(jié)婚呢遇到合適的再說(shuō);蛘吣阋部梢杂靡恍┯哪姆绞交,就打個(gè)哈哈就過(guò)去了嘛。那你之前有沒(méi)有試過(guò)什么辦法?”

沒(méi)反應(yīng)過(guò)來(lái)就對(duì)著文字再聽(tīng)一遍,什么叫以假亂真,什么叫高下立判。

簡(jiǎn)單解釋一下豆包神在哪里:先看文字部分,沒(méi)有公式化的承接,套路化的確實(shí),你面對(duì)的就是身邊一個(gè)跟你玩的非常非常熟絡(luò)的姐妹,“我懂我懂,真是夠夠的”,估計(jì)平時(shí)聊八卦或者追星也是這個(gè)調(diào)調(diào)。

“那要不你這樣”、“打個(gè)哈哈”也是一樣的口語(yǔ)化表達(dá)。

還有,仔細(xì)聽(tīng)每?jī)删湓捴虚g的銜接:“還要被盤(pán)問(wèn)(嘶,吸氣)音,真是夠夠的(嘶,又是一遍吸氣音)”、“比如說(shuō),嗯…(停頓思考音)”,“(吸氣)啊…我還不著急結(jié)婚呢”……

這個(gè)東西沒(méi)法再用語(yǔ)言去過(guò)多的解釋,你抓個(gè)身邊人聊聊會(huì)發(fā)現(xiàn)人和人平時(shí)聊天就是這么聊的。

豆包做到了沒(méi)有機(jī)械感,完全沒(méi)有。

藍(lán)媒君把這個(gè)視頻轉(zhuǎn)成錄音發(fā)給了好兄弟,沒(méi)跟他說(shuō)是AI,幾分鐘后的回復(fù)是:“哦呦,有情況啊今年?嫂子聲音還挺好聽(tīng)(狗頭)”

真的,你不說(shuō)這誰(shuí)聽(tīng)得出來(lái)是AI啊。

真實(shí)流暢背后的技術(shù)密碼


這就是國(guó)產(chǎn)AI語(yǔ)音新的天花板,豆包把原來(lái)的頂層捅了個(gè)干凈,然后往上又加蓋了好幾層。

怎么做到的呢?

長(zhǎng)久以來(lái),傳統(tǒng)語(yǔ)音對(duì)話系統(tǒng)多采用級(jí)聯(lián)模式,即先通過(guò)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)成文本,再由大語(yǔ)言模型(LLM)生成對(duì)話文本,最后經(jīng)文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音(T2S)輸出。

這種模式雖廣泛應(yīng)用,但問(wèn)題不少。比如,它對(duì)用戶情緒及語(yǔ)音中的細(xì)微信息理解欠佳,生成語(yǔ)音的情緒表現(xiàn)有限,難以遵循復(fù)雜語(yǔ)音指令,且在實(shí)時(shí)交互中存在高延遲問(wèn)題。

豆包語(yǔ)音大模型則另辟蹊徑,研發(fā)出端到端框架。該框架面向語(yǔ)音生成和理解統(tǒng)一建模,深度融合語(yǔ)音與文本模態(tài)。在預(yù)訓(xùn)練階段,對(duì)海量的各模態(tài)交織數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,借助Scaling理念,將語(yǔ)音與文本能力深度融合,實(shí)現(xiàn)能力的涌現(xiàn)。

這就好比搭建一座大廈,傳統(tǒng)模式是各部分分開(kāi)建造再拼接,而豆包語(yǔ)音大模型則是從地基開(kāi)始就整體規(guī)劃,讓語(yǔ)音與文本緊密相連,為后續(xù)的優(yōu)秀表現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。

實(shí)測(cè)豆包語(yǔ)音大模型:你不說(shuō)誰(shuí)知道這是AI啊

圖片由豆包大模型生成

同時(shí),為實(shí)現(xiàn)擬人化情感承接,團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)收集階段,就精心挑選各類包含豐富情感的語(yǔ)音數(shù)據(jù),從歡樂(lè)到悲傷,從興奮到沮喪,為模型提供充足養(yǎng)分。

預(yù)訓(xùn)練時(shí),又設(shè)計(jì)專門(mén)算法,讓模型精準(zhǔn)捕捉語(yǔ)音中的情感特征;后訓(xùn)練階段,再通過(guò)真實(shí)與高質(zhì)量合成的語(yǔ)音對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化,使模型能敏銳感知用戶情緒。當(dāng)用戶開(kāi)心時(shí),它以歡快語(yǔ)氣回應(yīng);用戶低落時(shí),送上溫暖安慰,真正做到與用戶共情。

至于藍(lán)媒君前面寫(xiě)的頓挫那些細(xì)節(jié),豆包團(tuán)隊(duì)也做了解釋:在智商與表現(xiàn)力之間找到平衡。

在語(yǔ)音輸入時(shí),它深度理解各維度信息,確保輸出內(nèi)容真實(shí)有用。同時(shí),輸出語(yǔ)音極具真人表現(xiàn)力,包含語(yǔ)氣詞、停頓思考等類人副語(yǔ)言特征。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)和算法上發(fā)力,保證多模態(tài)語(yǔ)音對(duì)話數(shù)據(jù)語(yǔ)義正確且表現(xiàn)自然。通過(guò)多輪數(shù)據(jù)合成生成高質(zhì)量語(yǔ)音數(shù)據(jù),并定期進(jìn)行多維度評(píng)測(cè),依據(jù)結(jié)果調(diào)整訓(xùn)練策略,始終維持平衡。此外,實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)功能讓模型能獲取最新信息,精準(zhǔn)回應(yīng)時(shí)效問(wèn)題。

找到正確的技術(shù)路徑+大力出奇跡的方法論,被字節(jié)再次驗(yàn)證。

One More Thing

豆包現(xiàn)在有多猛呢?一家撐起了中國(guó)2CAI的半邊天。

研究機(jī)構(gòu)QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,截至2024年11月底,中國(guó)AIGC APP整體月活用戶數(shù)量已經(jīng)破億,相比6月份的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng)。

而在眾多AIGC APP中,字節(jié)跳動(dòng)旗下的豆包表現(xiàn)一枝獨(dú)秀、一家獨(dú)大:豆包11月月活達(dá)到5600萬(wàn)左右,占據(jù)了行業(yè)近半數(shù)的月活用戶。后方像Kimi、文小言等APP,盡管看排名仍是頭部,但和豆包已經(jīng)有了明顯的體量差距;而在12月,豆包的月活規(guī)模進(jìn)一步增長(zhǎng)至7522萬(wàn)。

實(shí)測(cè)豆包語(yǔ)音大模型:你不說(shuō)誰(shuí)知道這是AI啊

圖源/QuestMobile

另?yè)?jù)AI產(chǎn)品榜的APP統(tǒng)計(jì)(兩機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)略有出入)顯示,截至12月底,豆包的MAU超過(guò)7100萬(wàn),而榜單前十名中,除去豆包之外其余APP的MAU總和才僅為6900萬(wàn)(Kimi和文小言的MAU分別為1600萬(wàn)和1300萬(wàn))。

2024 AI 年度總結(jié)其一:大模型時(shí)代的第一個(gè)超級(jí)APP,大約已經(jīng)出現(xiàn)了。

Lanmeih/今日話題

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