DoorDash 推出可通过 Apple Messages 发短信点餐的 AI Agent
DoorDash 周三宣布推出文本下单 AI Agent,用户可通过 Apple Messages 发提示词(如“order my usual”)点餐,Agent 能理解习惯订单、按需求搜索本地餐厅推荐菜品并展示食物照片,还可处理多人混搭口味和不同数量的订单。该功能已面向美国用户开放 waitlist;此外 DoorDash 将在北加州与部分餐厅测试配送无人机。
DoorDash 周三宣布推出文本下单 AI Agent,用户可通过 Apple Messages 发提示词(如“order my usual”)点餐,Agent 能理解习惯订单、按需求搜索本地餐厅推荐菜品并展示食物照片,还可处理多人混搭口味和不同数量的订单。该功能已面向美国用户开放 waitlist;此外 DoorDash 将在北加州与部分餐厅测试配送无人机。
AI 语音公司 ElevenLabs 宣布以 $22B 估值让员工出售部分已归属股权,较 2 月 $11B 估值翻倍,由 Wellington 和 T. Rowe Price 联合领投 $300M tender offer。这是该公司第二次员工二级交易,2025 年 9 月曾以 $6.6B 估值进行 $100M 回购,此举是高增长 AI 创业公司用员工流动性留住人才的常见做法。
Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard,用客观指标评估开源、多语言的 TTS 模型和声音克隆能力。评估采用 Qwen3 ASR 计算的 WER/CER 衡量可懂度、H200 GPU 上的 RTFx 与 TTFA 衡量速度、WavLM 嵌入余弦相似度衡量说话人相似度,使单个模型评估从数周缩短到数小时。
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上通过 vLLM-Omni DLC 部署 Qwen3-TTS,实现文本流式输入、语音边生成边播放的实时输出。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,将低延迟流式视频与原生实时对话结合,让模型具备唇形同步、自然表情和流畅轮次切换的动态视觉形象。
Google 发布 gemini-3.8-flash-tts 和 gemini-3.8-flash-lite-tts 两款文本转语音模型,提供超过 2,000 个内置声音,并支持用 30 秒音频样本创建自定义声音。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,支持用自然语言提示词在 100 多种语言和方言中定制角色声音,可从 30 秒音频样本复刻声音,并提供 2000 多个现成声音。
推荐理由:官方介绍了两款 TTS 模型的定制能力、基准成绩和开放渠道,开发者可以据此评估语音生成方案的选型。
Google DeepMind 于 2026 年 9 月 15 日发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款语音对话模型。
推荐理由:官方公布了两个语音模型的能力定位、多项基准成绩和可用入口,读者可以据此评估是否接入自己的语音应用。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe,定位为更精确的智能语音转写模型,能清除填充词、自动排版、支持自定义词表和 85 种以上语言。
推荐理由:官方发布文给出模型的能力细节、两项 API 入口和与 Chirp 3 的 WER 与延迟对比,开发者可据此评估语音转写方案选型。
Hugging Face 发布新研究,用三项探针测试量化 ASR 模型的基准优化(benchmaxxing)现象。评估 11 个开源模型发现,多个高分模型会复现 VoxPopuli 和 LibriSpeech 的错误参考转录,甚至在相关词被静音时恢复被删除的数字,或按基准期望切换拼写变体;部分模型还能借助声学线索识别测试集。
推荐理由:研究用三种探针量化了 ASR 模型对公开基准的过拟合,并给出选用模型与设计基准的具体建议。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,364M 参数开源权重模型,新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,共支持 12 种语言。
Hume 推出 Real World VoiceEQ 基准,评估 40 多个专有与开源语音模型,覆盖 ASR、TTS、S2S 和语音理解,含 15+ 维度、60+ 指标。
Hugging Face 与 Cerebras 发布开源级联语音到语音管线,语音识别用 Nvidia Parakeet,语言模型为 Google DeepMind Gemma 4 31B 并在 Cerebras 上推理,语音合成用 Qwen3TTS。
Treble Technologies 与 Hugging Face 联合推出 FFASR Leaderboard,首个开放的社区驱动远场 ASR 基准,覆盖 14 个模拟房间并与实测数据做了 sim-to-real 验证。
Google DeepMind 发布音频模型 Gemini 3.5 Live Translate,提供 70+ 语言的近实时语音到语音翻译,自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高,全程仅落后说话者数秒。
推荐理由:官方发布正文给出了 70+ 语言、延迟表现和多端开放入口,读者可据此评估它在通话、会议和翻译场景的可用性。
Hugging Face 发布教程,教 Reachy Mini 用户用 speech-to-speech 库跑通完全本地的语音对话管线,音频不再上传服务器,无需云端和 API key。
Hugging Face 与 Appen Inc.、DataoceanAI 合作,为 Open ASR Leaderboard 引入 10 个高质量私有 ASR 数据集,涵盖朗读与对话风格及澳、加、印、美、英等多种口音,以防范 benchmaxxing 和测试集污染。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni(30B-A3B)全模态理解模型,支持文档分析、ASR、长音视频理解和 agentic computer use,并在 Hugging Face 开放 BF16、FP8 和 NVFP4 权重。
推荐理由:原文给出完整基准对比和架构细节,读者可以据此评估它是否值得替换现有的多模态工作流。
Google DeepMind 推出文本转语音模型 Gemini 3.1 Flash TTS,在 Artificial Analysis TTS 排行榜获得 Elo 1,211 分,支持原生多说话人对话和 70+ 种语言。
推荐理由:官方发布新 TTS 模型,给出 Elo 分数、多说话人和音频标签等具体能力与开放入口,便于评估语音应用场景。
Google DeepMind 发布实时语音模型 Gemini 3.1 Flash Live,称其为迄今最高质量的音频模型,延迟更低、对话更自然。在 ComplexFuncBench Audio 上得分 90.8%,在开启 thinking 的 Scale AI Audio MultiChallenge 上得分 36.1%,均领先前代模型。
推荐理由:官方给出两项音频基准分数和多产品开放入口,读者可以据此评估它对语音智能体开发的实际改进。
Hugging Face 发布端到端语音智能体评估框架 EVA,采用 bot-to-bot 音频架构评估完整多轮语音对话,产出 EVA-A(准确性)与 EVA-X(体验)两项分数。
Mistral AI 发布首款文生语音模型 Voxtral TTS,4B 参数,支持 9 种语言,仅需约 3 秒参考音频即可适配自定义音色,并支持零样本跨语言音色迁移。
推荐理由:原文给出 9 语言、3 秒参考音色、70ms 延迟等可核验细节与人类评测对比,读者可据此评估其语音智能体方案。
Google Research 推出大规模开放语音数据集 WAXAL,覆盖撒哈拉以南非洲 27 种语言、超过 1 亿使用者。首批包含约 1,846 小时转写自然语音(WAXAL-ASR,采用图像提示引发自发话语)和 565 小时以上高保真 TTS 录音,以 CC-BY-4.0 许可发布,由 Makerere 大学、加纳大学等非洲机构主导采集,后续计划持续扩展语言。
Google DeepMind 在 Gemini 应用中以 beta 形式上线最新音乐生成模型 Lyria 3,用户输入文字或上传照片即可生成 30 秒带歌词曲目。
推荐理由:官方介绍了 Lyria 3 的三项能力改进和 SynthID 音频验证入口,读者可据此了解 Gemini 音乐生成与识别 AI 内容的新玩法。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 系列,包含批处理转写模型 Voxtral Mini Transcribe V2 和实时模型 Voxtral Realtime。
推荐理由:官方发布了两个语音转写模型的具体性能、价格和开放权重信息,读者可以据此对比现有转写方案的成本与延迟。
Tolan 基于 GPT-5.1 构建了语音优先的 AI 伴侣。它结合低延迟响应、实时上下文重建和基于记忆的个性化,实现自然对话。
Google DeepMind 发布面向实时语音 Agent 的更新版 Gemini 2.5 Flash Native Audio,提升函数调用、指令遵循与多轮对话能力,在 ComplexFuncBench Audio 上得分 71.5%,开发者指令遵循率从 84% 升至 90%。
推荐理由:官方给出了函数调用、指令遵循的具体提升数据和落地入口,读者可以据此评估现有语音 Agent 是否值得升级。
Google Research 发布声音嵌入基准 MSEB,已在 NeurIPS 2025 上展示。该基准统一评估检索、推理、分类、转写、分割、聚类、重排序、重构 8 项听觉能力,核心数据集 SVQ 包含 177,352 条口语查询,覆盖 26 个地区和 17 种语言,已在 Hugging Face 开源。初始实验显示,现有声音表示远非通用,全部 8 项任务仍存在较大性能提升空间。
Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 新增多语言与长音频转写赛道,目前对比 18 个机构的 60 多个开源与闭源模型,覆盖 11 个数据集。
Google 描述一个端到端语音到语音翻译(S2ST)模型,将传统级联方案 4–5 秒的延迟降至 2 秒,并以原说话人音色直接输出翻译音频。
推荐理由:原文给出了模型架构、延迟数据与部署位置,读者可以了解端到端语音翻译与级联方案的差异及落地方式。
Hugging Face 在博客中提出 voice consent gate 概念,只有说话人朗读并经 ASR 识别出明确的同意语句后,语音克隆 TTS 才能启动。文中给出包含演示 Space 的示例代码,说明用语言模型按随机日常话题生成同意句与音素多样性句的组合,并指出该设计仍可被其他 TTS 伪造,未来可探索音频溯源等验证手段。
Mistral 为 Le Chat 推出一批新功能,包括预览版 Deep Research 研究报告模式、基于 Voxtral 模型的语音模式、由 Magistral 驱动的多语言推理 Think 模式、按上下文组织对话的 Projects,以及与 Black Forest Labs 合作的高级图像编辑。新功能已在 chat.mistral.ai 和移动应用开放使用,无需信用卡。
Mistral 发布语音理解模型 Voxtral,提供 24B 和 3B 两个版本,均以 Apache 2.0 许可开源,可通过 Hugging Face 下载或 API 调用。
推荐理由:官方发布了模型规格、基准对比和价格,读者可以据此评估它在语音理解和成本上相对现有方案的定位。
Hugging Face 在 Inference Endpoints 上推出新的 OpenAI Whisper 部署选项,推理由 vLLM 驱动,Whisper Large V3 的 RTFx 较此前提升近 8x 且转写质量无损失。
Cloudflare 与 Hugging Face 达成合作,FastRTC 开发者只需 Hugging Face token 即可使用企业级 WebRTC 基础设施。持有有效 token 的开发者每月可免费传输 10GB 数据,无需信用卡;集成从 FastRTC 0.0.20 起可用,Cloudflare 的 TURN 服务器网络覆盖全球 335 个以上地点。
印度科学理工学院(IISc)与 ARTPARK 和 Hugging Face 合作,将开源多模态多语言数据集 Vaani 开放给全球开发者。
Hugging Face 发布 FastRTC,一个面向 Python 的实时通信库,用于简化实时音视频 AI 应用开发。库内自动处理语音检测与轮次切换,自带 WebRTC Gradio UI,支持 WebRTC 和 WebSocket,可将 Stream 挂载到任意 FastAPI 应用。
推荐理由:官方发布 Python 实时通信库,内置语音检测、Gradio UI 和免费电话接入,作者还演示了接入 LLM 的完整语音对话代码。
Artificial Analysis 发布音频语言模型推理评测集 Big Bench Audio,从 Big Bench Hard 四个类别各选 250 题生成 1000 道音频题,并给出 GPT-4o 与 Gemini 1.5 系列在语音到语音、语音到文本、文本到语音、文本到文本四种配置下的 18 组实验结果。
Hugging Face 的 Speech-to-Speech(S2S)项目通过 VAD、STT、语言模型和 TTS 组成的级联 pipeline 实现语音对话,支持英、法、西、中、日、韩六种语言及自动语言检测。
Hugging Face 展示如何用自定义 inference handler 在 Inference Endpoints 上部署 Whisper ASR,并结合 Pyannote diarization pipeline 实现说话人分离,以及通过投机解码加速推理。