语音识别升级

新型语音识别模型采用数十亿参数，通过混合短指令和长对话数据训练，并引入GPU加速处理。模型采用动态前瞻算法，利用前后帧上下文提升识别准确率。端点检测升级为双阶段模型，结合语义和声学特征判断语句结束点，支持中途停顿的自然对话。

大文本转语音技术

端到端的大文本转语音模型将文本生成与语音合成联合优化，基于数千小时多语言音频数据训练。模型能隐式学习语调、节奏及副语言特征（如停顿、语气词），生成带情感色彩的自然语音。配合标签生成模型，可进一步控制语音表达风格。

端到端语音对话模型

语音到语音模型直接对接输入输出语音编码，基于预训练大语言模型实现。模型通过多阶段训练（预训练、多模态对齐、任务微调等），具备笑声适应、语调呼应等拟人化交互能力，无需中间文本转换即可完成实时对话。

技术部署计划

语音识别升级将于今年年底上线，大文本转语音及语音到语音模型将于明年部署。所有技术均集成隐私保护机制，确保用户数据安全。