就在刚刚，OpenAI宣布在其API中推出全新一代音频模型，包括语音转文本和文本转语音功能，让开发者能够轻松构建强大的语音Agent。
新产品的核心亮点概述如下：
gpt-4o-transcribe（语音转文本）：单词错误率显著降低，在多个基准测试中优于现有Whisper模型
gpt-4o-mini-transcribe（语音转文本）：gpt-4o-transcribe的精简版本，速度更快、效率更高
gpt-4o-mini-tts（文本转语音）：首次支持“可引导性”，开发者不仅能指定“说什么”，还能控制“如何说”
据OpenAI介绍，新推出的gpt-4o-transcribe采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练，能更好地捕获语音细微差别，减少误识别，大幅提升转录可靠性。
因此，gpt-4o-transcribe更适用于处理口音多样、环境嘈杂、语速变化等挑战场景，比如客户呼叫中心、会议记录转录等领域。
gpt-4o-mini-transcribe则基于GPT-4o-mini架构，通过知识蒸馏技术从大模型转移能力，虽然WER稍高于完整版模型，但仍旧优于原有Whisper模型，更适合资源有限但仍需高质量语音识别的应用场景。
这两款模型在FLEURS多语言基准测试中的表现超越了现有的Whisper v2和v3模型，尤其在英语、西班牙语等多种语言上表现突出。
定价方面，GPT-4o-transcribe与之前的Whisper模型价格相同，每分钟0.006美元，而GPT-4o-mini-transcribe则是前者的一半，每分钟0.003美元。
与此同时，OpenAI还发布了新的gpt-4o-mini-tts文本转语音模型。首次让开发者不仅能指定“说什么”，还能控制“如何说”。
具体而言，开发者可以预设多种语音风格，如“平静”、“冲浪者”、“专业的”、“中世纪骑士”等，它还能根据指令调整语音风格，如“像富有同情心的客服Agent一样说话”，定价亲民，仅为每分钟0.015美元。
安全不能马虎，OpenAI表示，gpt-4o-mini-tts将接受持续监控，以保证其输出与预设的合成风格保持一致。
这些技术进步的背后源于OpenAI的多项创新：
新音频模型建立在GPT-4o和GPT-4o-mini架构之上，采用真实音频数据集进行预训练；
应用self-play方法创建的蒸馏数据集的知识蒸馏方法，实现从大模型到小模型的知识转移；
在语音转文本技术中融入强化学习，显著提升转录精度并减少“幻觉”现象；
在凌晨的直播中，OpenAI向我们展示了一款AI时尚顾问Agent的应用案例。
当用户询问“我最近的订单是什么？”时，系统流畅回应：用户于2月9日订购的Patagonia短裤已发货，并在后续提问中准确提供了订单号“A.D.507”。
值得一提的是，OpenAI演示人员还介绍了两种构建语音Agent技术路径，第一种“语音到语音模型”采用端到端的直接处理方式。
系统可直接接收用户语音输入并生成语音回复，无需中间转换步骤。这种方式处理速度更快，已在ChatGPT的高级语音模式和实时API服务中得到应用，非常适合对响应速度要求极高的场景。
第二种“链式方法”则是本次发布会的重点。
它将整个处理流程分解为三个独立环节：首先使用语音转文本模型将用户语音转为文字，然后由大型语言模型处理这些文本内容并生成回应文本，最后通过文本转语音模型将回应转为自然语音输出。
这种方法的优势在于模块化设计，各组件可独立优化；处理结果更稳定，因为文本处理技术通常比直接音频处理更成熟；同时开发门槛更低，开发者可基于现有文本系统快速添加语音功能。
OpenAI还为这些语音交互系统提供了多项增强功能：
目前，这些全新音频模型已向全球开发者开放。
你还可以在
http://OpenAI.fm上体验并制作gpt-4o-mini-tts的相关音频，这个演示网站可谓是功能齐全，左下角是官方的预设模板，主要包括人设、语气、方言、发音等设置。
我们也实测了一段八百标兵奔北坡的绕口令，emmm，中文效果马马虎虎。
至于英文效果，听它念着诗歌，倒是挺有真人那味了，但无论是与此前走红的Hume AI亦或者Sesame相比，“肉耳可听”地还差点火候。
此外，OpenAI推出了与Agents SDK的集成，进一步简化开发流程。
值得一提的是，OpenAI还举办了一个广播比赛。用户可以在http://OpenAI.fm制作音频，接着使用OpenAI.fm上的“分享”按钮生成链接，然后在X平台分享。
最具创意的前三名将各获一台限量版Teenage Engineering OB-4。音频时长建议控制在30秒左右，可在语音、表达、发音或剧本语调变化上尽情发挥创意。
实际上，今年AI的风向也在悄然发生变化，除了依旧强调智商，还多出一股趋势，强调情感。
GPT-4.5、Grok 3的卖点是情商，写作更有创意，回应更个性化，而冷冰冰的机器人，也强调更拟人，主打一个情绪价值。
由于直接触及人类最本能的沟通方式，语音领域在这方面的发力则更加显著。
最近在硅谷走红的Sesame AI能够实时感知用户情绪，并生成情感共鸣的回应，迅速俘获了一大批用户的心。图灵奖得主Yann Lecun最近也在强调，未来的AI需要拥有情感。
而无论是OpenAI今天发布的全新语音模型、还是即将发布的Meta Llama 4都有意往原生语音对话靠拢，试图通过更自然的情感交互拉近与用户的距离，靠“人味”圈粉。
AI需要有人味吗？长期以来，聊天机器人通常被定义为没有情感的工具，它们也会在对话中提醒你只是一个没有灵魂的模型。然而，我们却往往能从中解读出情绪价值，甚至不自觉地与之建立情感联结。
或许人类天生渴望被理解、被陪伴，哪怕这种理解来自一台机器。
