今天的 Voice Agent 学习笔记，分享来自锦秋基金的语音 AI 深度报告。报告指出 2B 和 2C 赛道值得关注的方向：

2B 领域：

垂直语音客服；
企业工作流 Agent；
培训/招聘模拟；
自动化 AI 语音智能体测试。

2C 领域：

AI 教育：儿童在线解题与陪伴学习到成人语言教学，均快速演进。
陪伴/心理疗愈：陪伴 AI 距离《Her》式体验仍需时日，心理疗愈核心挑战是合规与避免幻觉。
语音驱动 AI 游戏：短期 AI 陪玩难替真人，但语音驱动游戏（如 Volley）拓宽商业空间。
智能硬件 AI Agent：短期聚焦随身智能体体验，长期看好 AR/VR 等沉浸式硬件拓展交互。

以下文章来源于锦秋集，作者锦秋基金

01引言

自从通信诞生之初，语音就一直是人类最自然的交流方式，而当大模型（LLM）推动AI朝向更“聪明”、“拟人”的方向前进时，语音交互正成为下一代智能体验的核心接口。相比文本，语音不仅能承载语调、情绪、音色和呼吸节奏等丰富信息，还能以极低的操作门槛帮助儿童、老人等群体更轻松地接入AI服务，进而拓宽AI应用的用户群与使用场景。

尽管早期的语音交互（如IVR或初代智能助手）在智能化、响应速度和多轮对话灵活性上受限，但近年随着GPT-4o这类模型的崛起，延迟已从原先的1~2秒降至320毫秒级别，接近人类对话的自然节奏。

新工具不但实现了情感化表达和真假难辨的语音生成，还能在娱乐、生产力和情感陪护等领域展现出更高的价值。这一转变也得到了市场热捧，包括Sierra、11labs在内的初创企业在短短数月内融资估值倍增，证明语音交互技术被视为下一个潜力巨大的增长点。

如今，随着OpenAI宣布开放实时API公测、a16z和Replika等投资与产品方持续押注，语音AI正全速走向成熟。人类无需再透过冰冷的键盘和搜索框与机器交流，真正的自然化、低门槛、情感融入的交互体验已在眼前。AI语音时代的到来，不仅为技术赋予了温度，更为大众的日常生活与商业应用开启了全新的想象空间。

本文的核心观点如下：

语音不再只是辅助手段，在LLM驱动下，它正逼近人类的自然交流极限，从延迟、情感到上下文理解全面迭代，成为下一代智能交互的关键入口。
LLM对语音模型的冲击核心在于“冻住大模型+轻微训练”的新范式，让ASR、TTS一举跨入轻量、泛化、多任务支撑的新时代。
在ASR层面，大模型打通从音频编码器到语言模型的端到端通路，识别准确率接近天花板，但专有领域、口音、多人对话等复杂边缘场景依旧顽固难啃。
TTS从依赖人工设计特征转向语音离散化表征，大数据与LLM让生成层次激增，不仅零样本泛化可期，还能更灵活控制情感、语速与音色。
端到端模型表面华丽，但在企业级（2B）落地时，却绕不开“可控性、准确度、低延迟”的不可能三角，RAG与模块化方案依旧有其坚固阵地。
大厂在端到端与通用场景上虽有先发优势，但被监管、成本和可控性限制；创业公司在TTS定制化、价格与数据飞轮方面反而更可能穿透市场。
2C市场仍在孵化：教育、陪伴、AI游戏、智能硬件等潜力尚未定型，价值虽高，但短期商业化仍不清晰，下一个真正声学原生的杀手级应用仍在等待萌芽。

02LLM对语音模型带来的技术变革

基石模型的发展

文字、图像和视频模态的大模型都已经有了各自开源或是闭源的基石模型，音频的基石模型可能相对较晚。从80年代至今，语音领域的发展共有两条主线。

第一条主线：早期的ASR和TTS经历了统计模型阶段、深度学习时代，直到2017年引入Transformer，后来逐步进入LLM时代

第二条主线：从ASR、TTS等单个模型的迭代，三级联模式逐步发展到以GPT-4o为代表的端到端模型

总结在前，LLM对语音模型带来的变化是：

仅训练Adapter/LoRA微调/蒸馏的方式更加轻量，充分发挥LLM的底座模型能力，适用于语音领域的多任务，具备更强的泛化能力。

接下来将具体阐述ASR、TTS和端到端的发展，以及LLM对这些模型带来的影响。

ASR的发展历程

早期阶段（1950-1980年代）：基于模板匹配和HMM（隐马尔可夫模型）
统计模型阶段（1980-2000年代）：基于GMM-HMM
深度学习阶段：自2009年Hinton提出使用DNN取代GMM后，DNN-HMM大规模应用

随后出现端到端ASR模型，可直接从语音频谱到文本输出，简化训练

端到端语音识别大致有两种思路：

一类（Sequence Labeling）训练和推理较为简单高效，但上下文理解能力较弱；

另一类（Seq2Seq）输出更灵活、识别更准确，但训练和对齐较复杂。后来通过融合方案（如加入CTC对齐机制）在一定程度上同时兼顾了效率与灵活性，使训练和性能更为稳定。

进入Transformer时代的端到端ASR模型通过超大规模数据和自监督预训练，大幅减少对标注数据的依赖，并提升多语种、多任务的处理能力。以Whisper为例，它利用海量数据实现了出色的多语言识别和复杂任务处理能力。

大模型时代下的语音识别之路——LLM：核心思想是将 LLM 通过 Speech Encoder 和 Speech Adaptor 连接，模型可以结合固定LLM的上下文理解能力，提高识别的准确率。此处以Seed-ASR和Qwen2-Audio为例：

总结来看，当前的ASR大模型大致可以分为三类：

1.传统模型增加参数：Sequence Labeling路线，部署简单、推理速度快、成本相对低

2.Encoder-decoder结构：Seq2Seq路线，识别准确、流式不友好、推理速度慢

3.多模态LLM大模型：识别准确、任务泛化、训练轻量

通过对比主流大厂ASR模型的参数和数据量，不难发现随时间的发展，从传统模型-->Encoder-Decoder模型-->多模态LLM：

1.模型数据量和参数量逐步增大，从早期Whisper的68万小时数据量，到Seed-ASR采用2000万小时的语音数据和90万小时的ASR数据进行训练；

2.支持语言也更加丰富，从简单中英文拓展至多种外语，甚至支持方言。

ASR语音模型共经历了三个阶段：

阶段一：3个模型

GMM-HMM / DNN-HMM

阶段二：端到端

Sequence Labeling 和 Seq2Seq

阶段三：LLM

Speech-encoder-adapter-LLM

TTS的发展历程

从最早利用机械与电子装置模拟发声，到利用拼接与参数化方法，再进入深度学习时代，实现从文本到音频的一体化端到端合成，语音合成的自然度和灵活性不断提升。

大模型时代，语音合成从过去依靠人工设计的特征（如梅尔频谱）转向采用“离散化语音表示”。相比传统特征，离散表示使训练过程更稳定、可利用预训练方法提升性能，并将原本的复杂预测转化为更简单的分类问题。

这一变化在2023年开始显著体现：从连续到离散、从小数据到大数据、从特定任务到可零样本适配的通用模型。其中，如VALL-E这类采用神经网络音频编码器（Neural Audio Codec）的模型，为TTS带来了更强的泛化能力与灵活性。

通过对比主流大厂TTS模型的参数和数据量，不难发现：

1.之前业界所使用的数据在成百上千的小时量级，也有上万小时的模型，特别是VALL-E的数据量超过6万小时（当时是一个很大的突破），而Seed-TTS 所用的数据量级远大于之前；实际上，TTS公开可用的数据量远低于ASR数据。

2.语音合成，要么专攻准确性、效果好，拼数据量，要么攻低延迟，例如初创Cartesia推出的Sonic，延迟仅为135ms，远低于11labs的Turbo V2.5模型的300ms延迟。

综上所述，TTS语音模型共经历了三个阶段：

阶段一：3个模型（文本前端、声学模型和声码器）

阶段二：端到端的自回归/非自回归TTS

阶段三：LLM（Neural Audio Codec）

端到端模型

将前述基于LLM的ASR和TTS语音模型相结合，便构成了端到端语音模型基本的技术原理

第一步，语音离散化

第二步，构建语音层面的LLM模型

第三步，LLM解码语音

ASR-LLM-TTS与端到端路线

尽管端到端模型显著降低了延迟，泛化能力强，但同时也降低了可控性，存在幻觉问题，这是企业端落地的重要阻碍；企业在使用时需要精确的内容输出，特别是AI+教育/企业的场景，此时就需要 decompose 和 RAG 的加入，但这对端到端模型并不友好，因为其延迟优势会被 RAG 弱化，此时可控性、精确度和低延迟成为不可能三角。

从长远看，多模态融合是发展的确定性趋势，目前端到端语音模型作为新思路，仍处于比较初期的阶段，期待通过数据集的不断优化和扩大，解决模型的幻觉问题