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豆包实时语音大模型上线即开放！情商智商双高

发布日期：2025-01-22 07:21:24 浏览次数： 2177 作者：豆包大模型团队

豆包实时语音大模型于今日正式推出，并在豆包 APP 全量开放，将豆包 APP 升级至 7.2.0 版本即可体验。

豆包实时语音大模型，是一款语音理解和生成一体化的模型，实现了端到端语音对话。相比传统级联模式，在语音表现力、控制力、情绪承接方面表现惊艳，并具备低时延、对话中可随时打断等特性。

根据外部用户真实反馈，该模型整体满意度较 GPT-4o 有明显优势，特别是语音语气自然度和情绪饱满度远高于后者。团队认为，该模型的推出具备里程碑式意义，不仅贴合中国用户实际需求，且发布即上线，有能力直接服务亿万用户，而非停留于演示 Demo 层面。

本文将重点介绍模型技术实现思路、特性与优势及评测结果。

技术展示页：https://team.doubao.com/realtime_voice

今天，豆包 APP 上线全新端到端语音能力，面向所有用户全量开放！

其技术能力如何？戳下方视频，抢先了解。

端到端语音能力加持下，豆包不仅是春节探亲欢聚的神队友，还是献唱《恭喜发财》的高情商歌手：

更是陪你唠嗑，操着东北味儿，模仿“白云黑土”的小品达人：

这些能力背后，是豆包实时语音大模型。

该模型是一个真正意义上的端到端语音系统，主要面向中文语境和场景（可进行英语对话，暂不支持多语种）。依托于语音和语义联合建模，豆包实时语音大模型拥有丰富表现力和极大拓展潜力，呈现出接近真人的语音表达水准，在语音指令控制的泛化理解和演绎生成方面，显著突破原有边界，且不止停留于 Demo 展示层面，可直接服务广大用户。

在外部真实众测中，模型整体满意度较 GPT-4o 有明显优势，语音语气自然度和情绪饱满度远高于后者。

1. 突破真人级语音对话能力的限制

真人级语音对话，能提供更为亲和的交互体验和情感价值，是人类迈向 AGI（通用人工智能）的关键里程碑。

在过去，传统语音对话任务系统一般采用级联模式——通过 ASR ，将用户输入语音转写成文本，再送入 LLM 生成对话文本，最后，依靠 TTS 转成语音输出。

此类系统存在多个缺陷，阻碍了真人级别语音对话交互的实现。例如：对用户情绪及语音中各种副语言信息理解有局限、模型生成语音情绪存在上限、无法遵循语音控制指令、无法实现超低延迟等。

除却固有方法的局限，模型对话自然度、有用性及安全性有时此消彼长，相互矛盾。如何找到平衡，促使——模型表现力全面突破同时，保持模型的高智商表现，也成为一大问题。

伴随近年来大模型发展，模型架构创新与 Scaling 理念彼此交织，为瓶颈突破带来可能，加之团队过往技术认知的不断积累，构建语音理解和生成一体化模型，真正实现端到端语音对话，由此成为可能。

迎着技术浪潮，团队希望——构建真正可用的端到端语音系统，服务好亿万用户，同时，重新定义未来人机间的交互方式，并用技术给 AI 带来“灵魂”，实现人机之间的情感链接。

为此，团队在研发中尽最大努力，谋求模型交付体验平衡，在保障安全性的基础上，确保其既具备强大的理解和逻辑能力，又能联网回答时效性问题，同时，拥有前所未有的语音高表现力、控制力和优秀的情绪承接能力。此外，模型还需要在实时交互上具备超低延时和流畅打断特性。

具体实现方面，团队研发出了一套端到端框架，深度融合语音与文本模态。

该框架面向语音生成和理解进行统一建模，最终实现多模态输入和输出效果。在预训练（Pretrain）阶段，团队对各模态交织数据进行深入训练，精准捕捉并高效压缩海量语音信息，通过 Scaling ，最大程度实现语音与文本能力深度融合和能力涌现。在后训练阶段，团队使用了高质量数据与RL算法，进一步提供模型高情商对话能力与安全性，并在“智商”与“情商”之间寻求平衡。

2. 智商与情商双双在线，赋予 AI 对话“真人感”

得益于上述工作，预训练模型具备了丰富多样输入输出的可能性，涵盖 S2S（语音到语音）、S2T（语音到文本）、T2S（文本到语音）、T2T（文本到文本）等多种模式。

具体特征表现在如下方面：

拟人化的情感承接

目前，大多数人工智能仅停留在功能性层面，以响应和服从人类命令为主要交互方式。但人类更渴望拥有像电影《钢铁侠》中贾维斯、《Her》中 Samantha 那样的伙伴，它们能够深刻理解人类的情感、需求与想法，能够与人类产生共情，给予温暖且真挚的陪伴。

因此，我们将情感表现力、情感理解、情感承接以及拟人化的语音表达，确立为整个研究过程中最为核心的关键目标，并在不同阶段进行如下工作：

数据收集：精心筛选并整理了大量包含丰富情感的语音数据，涵盖各种场景与情绪状态，为模型训练提供充足且优质素材。

预训练：使用大量各模态交织数据深度训练，并专门设计算法和优化策略，促使模型能精准捕捉和学习语音中的情感特征。

后训练：进一步通过真实与高质量合成的语音对话数据优化模型，使其实现高情商共情式对话。

目前，我们已取得阶段性成果。举例来说，当用户表现出不开心时，模型会以安慰语气说出暖心话语，当用户情绪高涨时，模型则以快乐语气作出积极回应，而当用户开玩笑时，模型能够接住用户的内容与情绪，输出恰当表达

强大的声音控制和丰富的情感演绎能力

除却拟人化的情感表达，团队还希望让模型具备声音控制、角色演绎、唱歌等一系列实用又出彩能力，进一步提升用户体验。

声音控制方面，模型不仅能依照基础指令输出，还可遵循丰富的复杂指令。

情绪控制和表现力堪比专业级演员，即便音色上的细腻调整也能拿捏到位。

通过学习角色语音和情感特点，模型还具备强大的讲故事能力，在对话或内容演绎中，可生动切换成不同角色/状态，配合不同情绪表达，增强交互趣味性和沉浸感。

联合建模后，模型涌现出超出预期的指令理解、声音扮演和声音控制能力。比如，目前模型部分方言和口音，主要源自于 Pretrain 阶段数据泛化，而非针对性训练。

豆包实时语音大模型的语音智商，体现在模型在用户语音输入阶段，对各维度信息进行深度理解，输出信息具备有用性与真实性。同时，输出语音表现力高度逼近真人，包括类人的副语言特征（如语气词、停顿思考等）。

为实现该能力，我们在数据层面和后训练算法上，确保多模态语音对话数据兼具语义正确性与表现力的自然性。同时，采用多轮数据合成方法，以生产高质量、高表现力的语音数据，实现了模型智商与表现力的平衡与统一，确保生成语音表达自然且一致。

通过定期对模型进行多维度评测，团队还会依托评测结果，及时调整训练策略和数据使用方式，确保模型在智商和表现力之间始终保持良好平衡。

此外，我们还赋予模型实时联网功能，能够根据问题，动态获取最新信息，对时效问题给到精准、及时的回应。

注：豆包能及时联网查询最新赛事信息，并能将赛事变动与火灾新闻进行关联回复。

丝滑的交互体验和超低延迟

在真人级语音对话中，丝滑顺畅的交互体验与超低延时至关重要，目前，级联系统的高延迟使实时对话连贯性不足，极大影响模型表现。

在语音生成，理解与文本大模型联合建模的框架下，我们实现了生成侧模型在更低系统时延情况下的生成准确性、自然度，同时在理解侧，该框架让模型实现了敏锐的语音打断与用户对话判停能力。

安全方面挑战与解决方案

多模态的引入，为模型安全性提出全新要求。

具体来看，当以语音作为输入，模型需要保证同一安全准则对于不同语音表述均生效。同时，当语音作为输出时，也会带来新的安全问题。此外，模型还需要——在不同场景下以恰当语气表达内容，并解决语音和文本存在多对一的关系下的安全挑战。

对于上述问题，团队非常重视。在联合建模的过程中，我们在后训练阶段，引入多种安全机制，通过对潜在非安全内容进行有效压制和过滤，降低安全风险。

当然，安全能力提升并非一蹴而就，而是一个复杂的课题，我们将在未来持续深入研究，长期投入。

3. 评测结果

评测中，团队选取数十名外部测试者，面向 270 个话题组，共收集超过 800 通中文数据。

这些测试者来自 10 个城市，其中 9 名男性，女性 18 名，年龄分布为 21-33 岁。11.11% 的测试者从未体验过豆包 APP，70.37% 为轻度用户，每周使用 1-2 天，其余粘度较高。

团队围绕拟人度、有用性、情商、通话稳定性、对话流畅度等多个维度进行考评。整体满意度（以 5 分为满分）方面，豆包实时语音大模型评分为 4.36，GPT-4o 为 3.18。其中，50% 的测试者对豆包实时语音大模型表现打出满分。

此外，在模型优点评测中，豆包实时语音大模型在情绪理解和情感表达方面优势明显。尤其是“一听就是 AI 与否”评测中，超过 30% 的反馈表示 GPT-4o “过于 AI ”，而豆包实时语音大模型相应比例仅为 2% 以内。

由上可见，豆包实时语音大模型在智商与情商表现符合预期。尤其情商层面，模型在情感理解、情感承接以及情感表达等方面也取得显著进展，能较为准确地捕捉、回应人类情感信息。

4. 写在最后

基于以上技术突破和成熟落地表现，我们相信，豆包实时语音大模型为语音多模态技术的未来应用树立了全新标杆，为后续的研究和优化提供了坚实基础。

同时，团队也意识到，尽管模型已初步展现出探索潜力，但其能力边界仍存在诸多不确定性。比如语种方面，目前模型主要支持中文，其他语种尚未较好支持。中文范围内，模型也仅支持小部分方言和地方口音的理解和表达，仍有较大进步空间。此外，安全性课题同样需要长期投入。

在未来研究中，我们希望进一步挖掘模型潜力，通过优化算法、扩充数据以及改进训练策略等手段，逐步拓展其能力边界，提升复杂场景下的适应性和表现力。

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