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OpenAI最近總是喜歡搞突襲。

昨晚11點(diǎn)的時(shí)候突然發(fā)了一個(gè)預(yù)告，4秒鐘的音頻的大概意思，就是太平洋時(shí)間10點(diǎn)我們發(fā)個(gè)產(chǎn)品。

然后就在北京時(shí)間凌晨1點(diǎn)，開了一場(chǎng)直播，發(fā)了一些新玩意。

總結(jié)一下就是：

2個(gè)比Whisper更好的語音轉(zhuǎn)文本的STT模型： gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe ，1個(gè)文本生成語音的TTS模型 : gpt-4o-mini-tts 。這些模型都提供了API的接入方式。沒了。

一個(gè)一個(gè)說。

1. STT模型：gpt-4o-transcribe

gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe說是兩個(gè)，其實(shí)也就是一個(gè)了，后者是前者的小參數(shù)版。

這個(gè)模型的作用跟當(dāng)年的Whisper是一樣的，跟大家在剪映里用的一鍵生成字幕的作用也是一樣的，就是把一段語音，轉(zhuǎn)成對(duì)應(yīng)的正確的文本。

我們一般把他們稱為，STT（Speech-to-Text）模型。

這個(gè)模型的核心，就是就是識(shí)別文字的準(zhǔn)確率有多高，我相信大家在用剪映生成字幕的時(shí)候，一定會(huì)出現(xiàn)很多文字識(shí)別錯(cuò)誤的情況，所以評(píng)判一個(gè)ASR模型效果咋樣，就看正確率。

他們的跑分是這樣的。

這個(gè)是OpenAI的幾個(gè)STT模型在FLEURS數(shù)據(jù)集上的詞錯(cuò)率（Word Error Rate, WER）的對(duì)比表現(xiàn)?？v坐標(biāo)表示詞錯(cuò)率，越低代表模型的轉(zhuǎn)錄準(zhǔn)確性越高；橫坐標(biāo)代表不同語言。

詞錯(cuò)率的意思就是用于衡量語音識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，它通過計(jì)算模型轉(zhuǎn)錄文本與人工參考文本之間的錯(cuò)誤比例來得出，錯(cuò)得越少，WER越低，模型的表現(xiàn)也就越好。

中文是從左往右數(shù)第五個(gè)，cmn，可以看到突出了一個(gè)小山丘，錯(cuò)誤率一下子就都上來了，比隔壁幾個(gè)都要高一些，中文還是難。。。

最后那幾個(gè)一柱擎天的語言都比較小眾，比如bn是孟加拉語、mr是馬拉地與、最高的那個(gè)ml是馬拉雅拉姆語。。。

他們除了跟自己比外，又放了一個(gè)跟別人家模型相比的圖。

Gemini是google的，scribe是Anthropic的，在對(duì)比的這些里面，確實(shí)達(dá)到了SOTA，但是不知道沒比的模型里面，有沒有比OpenAI更強(qiáng)的。

我自己也做了一下實(shí)測(cè)，把我的兩個(gè)口播視頻去識(shí)別了一下，識(shí)別出來的效果在此，大家可以對(duì)比一下。標(biāo)紅的就是識(shí)別錯(cuò)誤的地方。

其實(shí)都大差不差，這么一看，GPT-4o- mini- transcribe的性價(jià)比感覺非常突出。

GPT-4o-transcribe這個(gè)系列的兩個(gè)模型，有一個(gè)蠻不錯(cuò)的特點(diǎn)，就是會(huì)自動(dòng)清噪和去除非主線人物的語音識(shí)別。

比如這個(gè)案例。

這個(gè)片段是剪輯完的成片，所以有音樂，甚至在19秒以后，還有BGM里面的別人唱歌的聲音，這些其實(shí)都是噪音， GPT-4o-transcribe幾乎全部剔除了，在整個(gè)轉(zhuǎn)錄里，我?guī)缀鯖]看到什么錯(cuò)誤，除了把我的名字，卡茲克識(shí)別成了卡斯克。。。

我又試了一段粵語的，效果居然還可以，大致的好像是對(duì)的，就是細(xì)節(jié)這塊我不太能驗(yàn)證了，有懂粵語的朋友可以看一下。

最后價(jià)格這塊提一下。

gpt-4o-transcribe是每分鐘大概$0.006，也就是人民幣0.004元/分鐘；

gpt-4o-mini-transcribe是每分鐘大概$0.003，也就是人民幣0.002元/分鐘.

整體不算貴了。

2. TTS模型：gpt-4o-mini-tts

OpenAI的一個(gè)新的TTS模型。

在英語效果和聲音上，聽了下，還算不錯(cuò)，不過畢竟這是國內(nèi)，所以其實(shí)我更關(guān)注的是中文的生成效果。

我隨手跑了一個(gè)，就，你們聽聽這個(gè)效果。。。

情緒什么的其實(shí)講道理，還可以的，就是這個(gè)中文發(fā)音，真的一股子大佐味，這到底用的什么數(shù)據(jù)集啊。。。

11Labs也有這個(gè)問題，中文根本沒法聽，太違和了。

對(duì)比一下海螺（現(xiàn)在產(chǎn)品也更名叫Minimax了），他們的Audio生成出來的同文字的中文是這個(gè)效果。

在發(fā)音上，根本就不是一個(gè)級(jí)別的，中國人的語音模型，還是得看中國制造。。。

英語上，感覺很純正，日語發(fā)音上，也感覺有點(diǎn)怪怪的。。。

這次OpenAI給gpt-4o-mini-tts做了一個(gè)小小的功能演示網(wǎng)站，約等于免費(fèi)給大家用了。

還挺有意思的。

網(wǎng)址在此： https://www.openai.fm/

最上面的VOICE是固定的音色，音色你是沒辦法克隆也沒辦法自定義的，所以只能選這些。

下面的VIBE比較有意思，大概的意思就是情緒基調(diào)，有N多的預(yù)設(shè)模板，同時(shí)你也可以用Prompt自己捏。

OpenAI給了官方模板，是這個(gè)樣子的：

Voice: High-energy, upbeat, and encouraging, projecting enthusiasm and motivation. 
Punctuation: Short, punchy sentences with strategic pauses to maintain excitement and clarity.
Delivery: Fast-paced and dynamic, with rising intonation to build momentum and keep engagement high. 
Phrasing: Action-oriented and direct, using motivational cues to push participants forward. 
Tone: Positive, energetic, and empowering, creating an atmosphere of encouragement and achievement.

翻譯過來就是：

聲音（Voice）：充滿活力、熱情洋溢且積極鼓勵(lì)，聲音要能傳遞出熱情與動(dòng)力。

標(biāo)點(diǎn)（Punctuation）：使用短小有力的句子，并通過適當(dāng)停頓，保持興奮感和清晰度。

語速（Delivery）：語速較快、富有變化，并用升調(diào)增加節(jié)奏感與吸引力，確保聽眾持續(xù)投入。

措辭（Phrasing）：直接明了、強(qiáng)調(diào)行動(dòng)，使用鼓勵(lì)性的語言來推動(dòng)聽眾積極參與。

語調(diào)（Tone）：積極向上、充滿能量與力量感，營造鼓勵(lì)與成功的氛圍。

所以我們是能看到，有5個(gè)可以自己去捏的參數(shù)。你可以隨便自定義。

但是這玩意，說實(shí)話寫起來也非常麻煩，我試了一下后，不如直接交給AI，這玩意誰特么手搓啊= =

幾秒鐘，一段定制好的prompt就OK了，我們?nèi)拥街暗木W(wǎng)頁里。

再用一段我很喜歡的《反叛的魯魯修》里面的臺(tái)詞去試一下。

大家自己判別吧。

在價(jià)格上， gpt-4o-mini-tts是$0.015/分鐘，大概1毛錢人名幣1分鐘，說實(shí)話，已經(jīng)幾乎是最低價(jià)了。