游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

语音交互的新架构出现

2024 年标志着对话语音 AI 取得了突破，出现了结合 STT → LLM → TTS 模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。

OpenAI 的 ChatGPT 语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。虽然 OpenAI 通过其Realtime API实现的可能还不是完全端到端的，正如其演示中处理中断的挑战所证明的那样，但它代表着朝着使用单一统一模型进行语音交互迈出了重要的一步。

语音 AI API 不断发展，实现企业级自然对话

2024 年，现代语音代理架构的三个核心组件的改进使语音 AI 能够用自然对话取代僵化的“按 1 转英语”电话树。

• 语音转文本 (STT)：转录质量已经足够强大，可以使其成为设计音频原生应用程序的标准工具。然而，领域特定术语和远场转录等问题仍然具有挑战性。2022 年，OpenAI 的Whisper凭借其开源模型奠定了基础，该模型在令人印象深刻的 680,000 小时多语言音频数据上进行了训练。Deepgram的 Nova-2 模型此后提高了标准，将单词错误率 (WER) 降低了 30%，并为 2024 年的商业应用设定了新的基准。

• 大型语言模型 (LLM)：2024 年GPT-4o、Llama 3.2、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 2.0的发布标志着推理和效率的大幅提升。LLM 成本从 GPT-4 的 45 美元/百万大幅下降到Together AI上运行的 Llama 3.1 70B 的 2.75 美元/百万代币。语音模型现在支持输入流，允许音频在从 LLM 接收输入时实时生成，同时保持语音片段之间的一致韵律。

• 文本转语音 (TTS)：TTS 模型已达到生产级成熟度，在处理复杂内容（例如首字母缩略词和数字表达式）时，延迟更低、自然度更高、准确度更高。领先的 TTS 引擎已将合成声音从机器人般的声音转变为真正像人类一样的语音。这一进步得益于神经网络架构（SSM、Transformers、扩散模型）的创新、训练数据质量和多样性的进步以及音频编解码器的优化——这对于高效编码和解码用于流式传输或存储的数字音频至关重要。

  如果说传统的游戏语音讲究的是保障玩家稳定的交流体验，解决影响体验的常见问题，那么，网易云信提供的游戏语音则更进一步，其核心在于通过个性化服务和持续的技术革新，以尽可能低的成本，助力游戏厂商为游戏玩家提供更易用、更高质、更安全开放且多样化玩法的沉浸式语音环境。

  

  通过持续打通语音技术和生态通路，为游戏开发者赋能。在提升玩家沉浸式语音体验方面，提供范围语音、空间音效等创新玩法，针对打机环境的瞬时噪音和手机功放时的远端回声问题，推出了云信自研的 3A 算法，包括 AI 降噪、AI 回声消除等能力，确保玩家享受到高品质的游戏体验。

  另外，云信与 Wwise 引擎的深度融合则进一步优化游戏语音表现。针对游戏语音领域的多样化新趋势，通过对语音需求的深入需求，并将云信的即时通讯(IM)功能中的部分核心能力集成到了游戏语音，以增强游戏语音社交体验。

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语音 AI 也不再局限于最初专注于专业消费者和语音原生初创公司，而是开始满足企业需求。语音 AI 系统必须从根本上重新设计，以满足严格的实时交互标准，这些标准超过了传统异步应用程序的标准。由于实时对话无法编辑或重新生成，因此基础设施必须提供有保证的正常运行时间、完美的并发呼叫处理和不折不扣的可靠性。为了服务传统企业，升级了他们的平台，提供可定制的 SLA、峰值流量的动态扩展、强大的安全认证以及针对高度监管行业的自托管选项。这些功能在早期的语音 AI 产品中很少见，但随着技术的成熟，它们已成为标准。（该内容节选自公号，侵权删）

未来，无论游戏语音领域的需求和玩法如何演变，我们都将持续助力游戏厂商和独立开发者，满足更多创新玩法需求，并为玩家打造更加沉浸和震撼的音效体验。