xiaohack's Blog - 语音识别
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items: 语音产品噪声环境识别优化完全指南：从指向性麦克风到降噪算法
items: 微软开源 VibeVoice-ASR 模型，支持一小时长音频处理；苹果首款 AI 设备：AirTag 尺寸胸针，双摄三麦 丨日报
items: 飞书联手安克发布首款硬件 AI 录音豆；ElevenLabs 新一轮融资估值或达 110 亿美元丨日报
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语音产品噪声环境识别优化完全指南：从指向性麦克风到降噪算法
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date: 2026-02-04T10:02:58+08:00
description: 前言在实际的语音产品开发中，一个常见且令人头疼的问题就是：在安静环境中识别效果良好，但在噪声环境下识别率急剧下降。这种现象在智能头盔、茶吧机、户外设备等产品中尤为突出。本文将从硬件选型、结构设计、软件配置三个维度，系统性地介绍噪声环境下的语音识别优化方案，帮助开发者打造在复杂环境中仍能稳定工作的语音产品。一、噪声对语音识别的影响机制1.1 问题表现在噪声环境中，语音识别模块可能出现以下异常现象：现象可能原因影响程度需要很大声才能识别信噪比（SNR）不足★★★★★误识别率增加噪声掩盖语音特征★★★★完全无响应噪声饱和前端电路★★★★★识别延迟变长算法反复校验★★☆☆☆1.2 噪声类型分析不同类型的噪声需要针对性的解决方案：稳态噪声：电机、风扇持续运转声，可通过算法降噪脉冲噪声：开关、继电器动作声，需硬件滤波环境背景噪声：人群、交通噪声，需指向性拾音振动传导噪声：机械振动通过结构传导，需物理隔离二、硬件选型：从源头提升信噪比2.1 麦克风参数要求配合语音模块使用的麦克风需要满足以下基本参数要求：参数推荐值说明灵敏度-32dB \~ -25dB常用值：-27dB信噪比（SNR）>75dB越高越好，建议选择 >80dB工作电流≤0.5mA低功耗设计尺寸Φ6mm × 2.7mm贴片封装，便于 SMT 生产2.2 指向性麦克风选型在高噪声环境下，全向麦克风往往无法满足需求，此时应考虑指向性麦克风。6027 驻极体指向性麦克风规格参数数值类型单向指向性驻极体麦克风灵敏度-42dB（典型值）频率响应20Hz - 16kHz工作电压2 - 5.5V长度约 10cm（可定制）封装6027指向性特性指向性麦克风具有心形指向性图案，其拾音特点如下：0° 方向（正对麦克风）：灵敏度最高180° 方向（背对麦克风）：衰减约 12-15dB90° 方向（侧向）：适度衰减这种特性使其能够有效抑制来自侧面和背面的噪声。2.3 指向性麦克风安装要点最佳安装角度：推荐：麦克风受音面与嘴部成90°直角 位置：嘴部上前方音腔设计：为麦克风设计专用音腔可显著增强指向性效果：效果提升等级： 无音腔 < 简单音腔 < 优化音腔 < 专业音腔音腔设计要点：音腔开口尺寸影响频率响应合理的音腔深度能提升指向性建议按照声学设计规范进行专业设计三、降噪方案对比与选择3.1 方案对比矩阵方案优点缺点成本适用场景软件算法优化成本低、易于升级效果有限★☆☆☆☆室内或低噪声环境指向性麦克风降噪效果明显需结构改动★★☆☆☆室外高噪声环境外置降噪模块效果最好成本高、体积大★★★☆☆专业应用场景组合方案综合性能最优系统复杂★★★★☆极端噪声环境3.2 软件优化方案对于室内或中等噪声环境，优先尝试软件优化：平台配置调整：提高识别灵敏度启用深度降噪或稳态降噪功能对于单麦克风模式，启用 AEC（回声消除）功能注意事项：提高灵敏度会增加误识别风险需要根据实际环境平衡灵敏度和准确率3.3 外置降噪模块选型当软件优化和指向性麦克风仍无法满足需求时，可考虑外置降噪模块。选型要点：启动速度：选择通电秒启动的模块，避免影响用户体验接口兼容性：USB 接口：可作为 USB 声卡使用，方便调试模拟麦克风输入：支持直插驻极体麦克风数字麦克风接口：保留原有数字麦克风兼容性功能特性：多场景模式切换AI 降噪：支持近/中/远/超远距离四种拾音场景波束成形：支持 30°/60°/90°/120° 拾音角度SPI 调试接口：实时调节降噪参数连接方案：麦克风 → 降噪模块 → 语音模块3.4 双麦阵列方案对于更专业的应用，可考虑双麦克风阵列方案：DM4737-223 数字硅麦规格：双麦克风阵列设计数字 I2S 输出接口内置 DSP 处理支持拾音角度切换近/中/远/超远距离模式优缺点：优点：更好的噪音分离能力，可调节参数缺点：需要更大安装空间，成本较高四、结构设计优化4.1 麦克风布局原则核心原则：远离噪声源，靠近用户声源❌ 错误布局： [电机] --- [语音模块] --- [用户] (麦克风) ​ ✓ 正确布局： [电机] [用户] ↗ ↖ (麦克风) [语音模块]具体措施：麦克风尽量远离电机、风扇等噪声源避免金属遮挡，使用非金属开孔考虑防水防尘设计（如需要）在麦克风和噪声源之间增加物理隔振4.2 电源干扰处理电源噪声是影响语音识别的隐形杀手，典型案例是：系统主板连接电机驱动板后，5V 电源出现杂波，导致语音识别模块需要很大声才能识别指令，但用手握住咪头后又恢复正常。解决方案：电源滤波：在语音模块电源输入端加装滤波电路添加 100μF-470μF 电解电容滤除低频纹波并联 0.1μF 陶瓷电容滤除高频噪声使用磁珠或小电感构成 LC 滤波器信号线屏蔽：麦克风连接线使用屏蔽线，屏蔽层单端接地让麦克风线路远离电机驱动器和功率线路避免麦克…

微软开源 VibeVoice-ASR 模型，支持一小时长音频处理；苹果首款 AI 设备：AirTag 尺寸胸针，双摄三麦 丨日报
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date: 2026-01-23T11:33:02+08:00
description: 开发者朋友们大家好：这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@瓒an、@鲍勃01 有话题的技术1、Microsoft 开源 VibeVoice-ASR 语音识别模型：支持 60 分钟单次长音频处理，集成 64K 上下文与热词自定义Microsoft 发布「VibeVoice-ASR」语音识别模型，突破了传统 ASR 依赖短音频切片的限制，支持单次处理长达 60 分钟的连续音频。该模型通过 64K token 上下文窗口，在单一推理过程中联合完成识别、说话人日志与时间戳生成。60 分钟单次推理能力：放弃传统的短音频切片模式，避免了因切片导致的全局语义丢失和跨片段说话人追踪失败问题。64K Token 级长上下文支持：利用超长上下文窗口，实现 ASR、Diarization（说话人日志）与 Timestamping（时间戳）的端到端联合输出，生成包含「Who， When， What」的结构化转录文本。Customized Hotwords 动态引导：允许用户在识别时注入特定专有名词、技术术语或背景词汇，显著提升特定领域或低频词的识别准确率。DER 与 cpWER 综合性能优化：通过联合训练，模型在说话人错误率和带时间戳的字错误率等指标上具备竞争优势。标准化部署环境：支持 NVIDIA PyTorch Container（验证版本 24.07 至 25.12），核心计算依赖 Flash-Attention 以优化超长序列的推理效率。已在 Hugging Face 开源并提供测试 Demo，采用 MIT 开源协议。HuggingFace:https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-ASRGitHub:https://github.com/microsoft/VibeVoice( @GitHub)2、FlashLabs 发布 Chroma 1.0：开源原生 Speech-to-Speech 模型，TTFT 降低至 135msFlashLabs 推出「Chroma 1.0」开源端到端的 Speech-to-Speech 大模型。该模型跳过了传统的语音识别（ASR）与合成（TTS）阶段，直接在音频 Token 维度完成推理，为开发者提供了一个可私有化部署的 OpenAI Realtime 模型替代方案。原生端到端语音架构：弃用「ASR → LLM → TTS」的级联管道，采用单一闭环处理音频 Token。该架构原生支持全双工中断，并能完整保留对话中的语调、情感和节奏。135ms 极低响应延迟：模型 TTFT（首字音频延迟）小于 150ms；在启用 「SGLang」 优化后，TTFT 进一步降低至 135ms，实时系数保持在 0.47–0.51 之间，推理速度达实时语速的 2 倍以上。4B 参数量与高保真克隆：模型基于 「Qwen 2.5-Omni-3B」 与 「Mimi」 构建，仅需数秒音频样本即可实现高保真语音克隆。其相似度指标 SIM 达到 0.817，较人类基准（0.73）提升约 11%。集成双层 RAG 架构：内置双层 RAG 机制，可直接挂载向量数据库与知识图谱，实现由智能体驱动的事实检索与语音生成分离，提升对话准确性。模型权重（Chroma-4B）与推理代码已在 Hugging Face 和 GitHub 全面开源，支持通过 FlashAI 平台直接部署。相关链接：https://www.flashlabs.ai/flashai-voice-agentsHuggingFace:https://huggingface.co/FlashLabs/Chroma-4B( @flashlabsdotai\@X)3、Inworld AI 发布 TTS-1.5 语音模型：P90 延迟降至 130ms，推理成本仅为同类产品 1/25「Inworld AI」正式推出 TTS-1.5 语音合成模型，旨在解决实时语音交互中的延迟与成本瓶颈。通过优化强化学习算法，该版本在显著提升表现力的同时，将 P90 延迟压缩至 250ms 以内，并实现了极低廉的定价策略，直接面向大规模商用语音智能体市场。生产级实时延迟：TTS-1.5 Mini 模型的 P90 首包延迟低于 130ms，Max 模型低于 250ms，响应速度较前代提升约 4 倍，突破了人类自然对话约 300ms 的感知间隔。稳定性与表现力优化：通过规模化强化学习训练，词错率降低 40%，大幅减少…

飞书联手安克发布首款硬件 AI 录音豆；ElevenLabs 新一轮融资估值或达 110 亿美元丨日报
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date: 2026-01-20T11:16:48+08:00
description: 开发者朋友们大家好：这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@瓒an、@鲍勃01 有话题的技术1、无界方舟 AutoArk-AI 发布 GPA 语音大模型：0.3B 轻量化架构实现 ASR/TTS/VC 统一建模在克隆参考音频样本的音色的同时，从文本合成语音。无界方舟 AutoArk-AI 正式推出通用音频模型「GPA」。该模型基于统一的自回归 Transformer 架构，在单一的大语言模型框架下，集成了语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和语音转换（VC）三大核心任务。该模型的设计初衷在于改变传统语音系统碎片化的 Pipeline 设计模式。通过 0.3B 的轻量化参数量级，GPA 旨在实现端侧的高效部署以及跨任务的泛化能力。在技术架构上，GPA 放弃了任务特定的输出头，转而采用统一的离散音频 Token 空间。这一设计将理解、生成与编辑任务收敛至单一自回归模型中，从而减少了跨任务处理过程中的性能损耗。交互方式上，模型采用指令驱动机制，通过文本指令来引导任务行为。它支持零样本语音克隆，用户无需调整架构或进行针对性微调，即可在 ASR、TTS 和 VC 之间进行动态切换。针对边缘计算场景，官方提供了优化的 0.3B 参数版本。该版本兼容性广泛，支持 vLLM、llama.cpp、SGLang、MLX-LM 以及端侧硬件框架 RKNN。在流式推理的延迟指标方面，测试数据显示：在 TTS 任务中，单并发平均 TTFC（首包延迟）为 258.8ms，RTF（实时率）为 0.197；在 ASR 任务中，单并发平均 TTFT（首 Token 延迟）为 157.5ms，能够支持高并发吞吐场景。在性能对标测试中，针对中文 SEED 数据集的 TTS 零样本测试显示，GPA-0.3B 的 CER（字符错误率）为 0.95%。数据显示，该成绩优于同参数量级的 F5-TTS 模型。目前，该模型的代码已开源，相关论文与 Demo 即将上线。使用许可方面，模型目前仅供学术研究与个人教育使用。GitHub:https://github.com/AutoArk/GPA( @GitHub)2、ElevenLabs 洽谈新一轮融资：估值或达 110 亿美元，有望成英国最有价值 AI 初创公司据英国《金融时报》报道，AI 语音生成公司 ElevenLabs 正洽谈新一轮融资，计划从投资者处募集数亿美元资金。若交易达成，其估值或将在数月内翻倍至 110 亿美元。这一跃升将使 ElevenLabs 超越估值约 80 亿美元的自动驾驶公司 Wayve，成为英国最有价值的人工智能初创公司；同时，也将使其跻身欧洲顶尖行列，逼近法国 AI 模型公司 Mistral 约 120 亿美元的估值水平。此次融资谈判距离公司上一次二级股份出售仅过去四个月，当时的估值为 66 亿美元。据悉，目前的会谈仍处于早期阶段，具体情况可能存在变数。ElevenLabs 于 2022 年由波兰企业家 Mati Staniszewski 和 Piotr Dabkowski 在伦敦创立，目前已获得红杉资本（Sequoia）、Iconiq、Andreessen Horowitz、NEA 及 FT Ventures 等多家知名风投机构的支持。为了便于获取美国资本，公司已在美国注册，并在伦敦和纽约设有双总部。在业务层面，ElevenLabs 专注于利用 AI 生成逼真的语音，广泛应用于客服、文本转语音及多语言配音等场景。公司业绩增长迅猛，去年年度经常性收入（ARR）已达到 3.3 亿美元，较 9 月份公布的 2 亿美元有显著提升。宏观来看，尽管全球投资者对 AI 初创企业的兴趣持续高涨，但欧洲公司在募资规模上仍滞后于美国。作为对比，美国巨头 OpenAI 据传估值已达 5000 亿美元，并正商谈最高达 800 亿美元的新一轮融资，投后估值可能突破 8000 亿美元。( @Benchmark Studio)3、红杉资本「覆盖赛道」押注 Anthropic，新一轮融资目标约 250 亿美元，预计最快今年 IPO据《金融时报》报道，红杉资本计划加入对 AI 初创公司 Anthropic 的新一轮重磅融资。此举打破了风险投资界通常避免在同一领域支持竞争对手的传统惯例，因为红杉此前已同时投资了 OpenAI 和埃隆·马斯克的 xAI。本轮融资由新加坡政府投资公司（GIC）和美国投资机构科图（Coatue）领投。 据报道，两家机构各出资 150 亿美元…

【开源】PC 端 豆包语音输入工具，Windows 豆包语音输入增强工具
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date: 2026-01-19T18:07:06+08:00
description: 众所周知手机版的豆包输入法很好用，但是阿，没有电脑版～试了一圈其他的语音工具在 windows 的场景下的适配都不是很好，影响 vibecoding突然想起用的豆包客户端好像有语音识别功能，试试了一下。但是得自己手动点击或者按回车，文字插入还有点问题。很不方便阿，于是决定手搓一个工具，解放双手。基于豆包语音识别的增强辅助的工具，帮助实现主流语音输入法效果。提供两种输入模式（按着说、自由说），可查看实时语音效果，有自动纠正功能，英文支持友好，识别效果不满意支持清空重录演示效果：效果还是很 nice 的，现在是我的主力了；约等于 pc 端豆包语音输入法（丐版） ；这里提供给大家多一种选择。觉得不错的帮忙点个 star项目地址： github.com GitHub - xiaohu31/doubao-voice-helper: 豆包语音输入助手 - Windows 豆包语音输入增强工具豆包语音输入助手 - Windows 豆包语音输入增强工具 想要使用的话要先安装豆包的客户端，同时启用两个软件。（但对于我这种豆包客户端一直挂后台的人来说就没什么区别，他的一些划词还有实时对话、翻译功能确实还挺好用。）最后坐等官方出 PC 版。📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1484470原作者： xiaohu31转载时间： 2026/1/19 18:07:04

社区速递 126 | 语音输入法大讨论、派友辣评CES、让桌面更整洁的磁吸方案
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date: 2026-01-14T09:23:48+08:00
description: 除了首页时间流和侧栏的精选展位，少数派 Matrix 社区还有很多优秀内容因条件所限无法得到有效曝光，因此我们决定重启 Matrix 周报，并在此基础上添加更多社区内容、作者投稿「新玩意」呈现给大家。💬一派热议在上期第 253 期一派讨论《聊聊你用的语音输入工具？》中，共有 352 名派友热情参与，十分感谢！微信和系统输入法的占比：霸占入口真是强势。小胡小胡 0009(+21) 我的观察，拥有独立工作空间的人会更加推崇语音输入，比如独立开发者，可以没有顾忌地说话。比起语音输入的便捷性，我更介意被他人听到，并且长文本的语音输入能力，需要锻炼才能获得，并没有那么简单。Karrdiyas(+10) 微信聊天输入框右边那个麦克风图标就挺好用的，一键语音转文字，识别准、速度快，主要 iOS 设备上使用还不用跳转，体验很流畅，已经是日常高频使用的功能了。GabrielleS(+8) 不得不推荐讯飞拼多多买的 50 块钱的语音鼠标，搭配 Windows 的客户端，识别准确成功率可以覆盖 90% 以上，而且还可以自己加标点符号，写文章、battle、理论起来效率更高了。遇到很气的时候可以拿着语音鼠标一顿输出，转成文字之后还可以再润色，删掉不理智的话，有助于疏通情绪、缓和同事关系。50 块钱拍烂了也不心疼，已经成功安利好多身边同事了。小杨爱捣鼓(+8) 苹果自带的语音输入准确率太低，App 的又得跳转，硬伤。少数派 11695987(+6) VoiceSnap 语闪，刚出的开源离线语音输入，非常不错。danghb(+6) 电脑上用的「闪电说」，本地端模型，也可以使用 API 进行 AI 纠正和调整。zixr365(+6) 一直不太习惯用语音输入。第一我是个 i 人，在外面说话还是有点放不开，虽然可能并没有人注意。第二是输入总会有个思考过程，文字输入慢，在打字过程中思路就基本理清了，语音输入快，常常输入出错需要删除后重新输入，没有一个完整的输入过程，语音输入的便捷性好像就变低了。此外就是输入不是百分百准确，遇到错别字，还需要光标定位后修改，修改过程比键盘输入更麻烦。Eric_du(+4) 我们自己做了一款 Mac 端的，叫「秒言 AI 语音输入法」，识别速度快，精度高，超级好用，有需要的真的可以了解试用下。不隔山(+4) 最近用上了「说点啥」（原名「言犀」，https://github.com/BryceWG/BiBi-Keyboard ），本地模型 + 自动录音，一点即说，非常舒适！☺️☺️☺️晓 5687(+3) 理论上来说。使用语音输入法，最需要的是「语音输入环境」，比如独立办公室。面具熊(+3) 每次使用听写功能时，一旦文本中出现了错字，手机上就要移动光标去修改，非常烦。所以不爱用听写。张立行(+2) 本地隐私上：极致准确用 Whisper Large 3，平衡速度和性能一般都是使用 Sherpa ONNX 量化，具体模型可以是 Paraformer-zh（中英，体感上 SOTA），SenseVoice Small（中英粤日韩）。但最好是加一个 AI 校对，可以结合屏幕 OCR 来做。消费级设备上追求速度成本平衡的情况下，转录准确率到达一定阶段就可以了，剩下的提升性价比不高。不如引入 LLM 校对处理最合适。云端转录：豆包，也就是火山引擎 API 中英体感很准确。LazyTyper 适合。少数兀(+2) Spokenly 加 Qwen ASR 加口语化提示词。终结一切。raulpepsi(+2) 原先是不用语音输入的。因为口语表达跟书面表达总是会有些差别。用口语表达出来的文字总是有点奇怪。一个是断句，一个是标点，一个是语气词，一个是中英文的混合内容，所以一直很少用。但是豆包语音在这方面表现很好。所以最近就豆包的语音输入就用的比较多了。前几天微信也对语音输入做了升级，试下来感觉还是豆包好一些。所以现在输入法就留了 2 个，微信和豆包。豆包只用语音输入。切换就用小地球的键盘切换。努力好脾气(+1) 没人提 Typeless 啊，那我来提一下，极致好用，除了要付费以及在 iOS 端不可避免跳转之外。東雲閑_Alter(+1) Product Hunt 上看到一个叫做 Typeless 的软件，是我见过目前来说最好用的 AI 语音输入工具了。唯一的缺点是贵，年付都要 12 刀一个月。打算 1 个月试用完了直接溜。碱水结(+1) 预装什么输入法用什么，感觉都差不太多……日常听写现在都比较准了，主要是在外面简单回消息。单纯大量录音需要 ASR 有很好的便宜新模型，比如 GLM-ASR，Doubao Seed ASR 等等，用 Buzz 之类的客户端直接接入 OpenAI 兼容 API，对于会议主要还是现场设备收音质量和结合多角色声纹识别，真用得上还是…

社区速递 126 | 语音输入法大讨论、派友辣评CES、让桌面更整洁的磁吸方案
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date: 2026-01-13T18:02:45+08:00
description: 除了首页时间流和侧栏的精选展位，少数派 Matrix 社区还有很多优秀内容因条件所限无法得到有效曝光，因此我们决定重启 Matrix 周报，并在此基础上添加更多社区内容、作者投稿「新玩意」呈现给大家。💬一派热议在上期第 253 期一派讨论《聊聊你用的语音输入工具？》中，共有 352 名派友热情参与，十分感谢！微信和系统输入法的占比：霸占入口真是强势。小胡小胡 0009(+21) 我的观察，拥有独立工作空间的人会更加推崇语音输入，比如独立开发者，可以没有顾忌地说话。比起语音输入的便捷性，我更介意被他人听到，并且长文本的语音输入能力，需要锻炼才能获得，并没有那么简单。Karrdiyas(+10) 微信聊天输入框右边那个麦克风图标就挺好用的，一键语音转文字，识别准、速度快，主要 iOS 设备上使用还不用跳转，体验很流畅，已经是日常高频使用的功能了。GabrielleS(+8) 不得不推荐讯飞拼多多买的 50 块钱的语音鼠标，搭配 Windows 的客户端，识别准确成功率可以覆盖 90% 以上，而且还可以自己加标点符号，写文章、battle、理论起来效率更高了。遇到很气的时候可以拿着语音鼠标一顿输出，转成文字之后还可以再润色，删掉不理智的话，有助于疏通情绪、缓和同事关系。50 块钱拍烂了也不心疼，已经成功安利好多身边同事了。小杨爱捣鼓(+8) 苹果自带的语音输入准确率太低，App 的又得跳转，硬伤。少数派 11695987(+6) VoiceSnap 语闪，刚出的开源离线语音输入，非常不错。danghb(+6) 电脑上用的「闪电说」，本地端模型，也可以使用 API 进行 AI 纠正和调整。zixr365(+6) 一直不太习惯用语音输入。第一我是个 i 人，在外面说话还是有点放不开，虽然可能并没有人注意。第二是输入总会有个思考过程，文字输入慢，在打字过程中思路就基本理清了，语音输入快，常常输入出错需要删除后重新输入，没有一个完整的输入过程，语音输入的便捷性好像就变低了。此外就是输入不是百分百准确，遇到错别字，还需要光标定位后修改，修改过程比键盘输入更麻烦。Eric_du(+4) 我们自己做了一款 Mac 端的，叫「秒言 AI 语音输入法」，识别速度快，精度高，超级好用，有需要的真的可以了解试用下。不隔山(+4) 最近用上了「说点啥」（原名「言犀」，https://github.com/BryceWG/BiBi-Keyboard ），本地模型 + 自动录音，一点即说，非常舒适！☺️☺️☺️晓 5687(+3) 理论上来说。使用语音输入法，最需要的是「语音输入环境」，比如独立办公室。面具熊(+3) 每次使用听写功能时，一旦文本中出现了错字，手机上就要移动光标去修改，非常烦。所以不爱用听写。张立行(+2) 本地隐私上：极致准确用 Whisper Large 3，平衡速度和性能一般都是使用 Sherpa ONNX 量化，具体模型可以是 Paraformer-zh（中英，体感上 SOTA），SenseVoice Small（中英粤日韩）。但最好是加一个 AI 校对，可以结合屏幕 OCR 来做。消费级设备上追求速度成本平衡的情况下，转录准确率到达一定阶段就可以了，剩下的提升性价比不高。不如引入 LLM 校对处理最合适。云端转录：豆包，也就是火山引擎 API 中英体感很准确。LazyTyper 适合。少数兀(+2) Spokenly 加 Qwen ASR 加口语化提示词。终结一切。raulpepsi(+2) 原先是不用语音输入的。因为口语表达跟书面表达总是会有些差别。用口语表达出来的文字总是有点奇怪。一个是断句，一个是标点，一个是语气词，一个是中英文的混合内容，所以一直很少用。但是豆包语音在这方面表现很好。所以最近就豆包的语音输入就用的比较多了。前几天微信也对语音输入做了升级，试下来感觉还是豆包好一些。所以现在输入法就留了 2 个，微信和豆包。豆包只用语音输入。切换就用小地球的键盘切换。努力好脾气(+1) 没人提 Typeless 啊，那我来提一下，极致好用，除了要付费以及在 iOS 端不可避免跳转之外。東雲閑_Alter(+1) Product Hunt 上看到一个叫做 Typeless 的软件，是我见过目前来说最好用的 AI 语音输入工具了。唯一的缺点是贵，年付都要 12 刀一个月。打算 1 个月试用完了直接溜。碱水结(+1) 预装什么输入法用什么，感觉都差不太多……日常听写现在都比较准了，主要是在外面简单回消息。单纯大量录音需要 ASR 有很好的便宜新模型，比如 GLM-ASR，Doubao Seed ASR 等等，用 Buzz 之类的客户端直接接入 OpenAI 兼容 API，对于会议主要还是现场设备收音质量和结合多角色声纹识别，真用得上还是…