Boson AI 推出 Higgs 音频理解和 Higgs 音频生成：具有实时音频推理和富有表现力的语音合成功能

在当今的企业环境中，尤其是在保险和客户支持领域，语音和音频数据不仅仅是简单的录音；它们是宝贵的触点，能够改变运营和客户体验。借助 AI 音频处理，企业可以以惊人的准确度自动转录，从对话中挖掘关键洞察，并实现自然、引人入胜的语音交互。通过利用这些功能，企业可以提高效率、遵守合规标准并与客户建立更深层次的联系，同时满足这些高要求行业的高期望。

Boson AI 推出了Higgs Audio Understanding和Higgs Audio Generation这两个强大的解决方案，助您为各种音频应用开发定制化的 AI 代理。Higgs Audio Understanding 专注于聆听和语境理解。Higgs Audio Generation 则擅长富有表现力的语音合成。目前，这两种解决方案都已针对英语进行了优化，并正在逐步支持更多语言。它们能够实现与自然人类对话极为相似的 AI 交互。企业可以利用这些工具来支持现实世界的音频应用。

Higgs Audio Understanding：超越语言的聆听  

Higgs Audio Understanding 是Boson AI的高级音频理解解决方案。它通过捕捉语境、说话者特征、情感和意图，超越了传统的语音转文本系统。该模型将音频处理与大型语言模型(LLM) 深度集成，将音频输入转换为丰富的语境嵌入，包括语音语调、背景声音和说话者身份。该模型通过处理这些嵌入以及文本标记来实现细致入微的解读，这对于会议记录、联络中心分析和媒体存档等任务至关重要。

其关键优势在于其思维链式音频推理能力。这使得模型能够以结构化、循序渐进的方式分析音频，解决诸如统计单词出现次数、从语气中解读幽默或实时将外部知识应用于音频语境等复杂任务。测试表明，Higgs Audio Understanding 在标准语音识别基准测试（例如英语 Common Voice）中处于领先地位，并在整体音频推理评估中超越 Qwen-Audio、Gemini 和 GPT-4o-audio 等竞争对手，凭借其推理增强功能获得了最高分（在 AirBench Foundation 上平均得分 60.3 分）。这种实时的语境理解能力可以为企业提供无与伦比的音频数据洞察。

Higgs Audio Generation：用类似人类的细微差别说话  

Higgs Audio Generation 是Boson AI的先进语音合成模型，它使 AI 能够生成极具表现力、类似人类的语音，这对于虚拟助手、自动化服务和客户互动至关重要。与通常听起来像机器人一样的传统文本转语音 (TTS) 系统不同，Higgs Audio Generation 以 LLM 为核心，能够实现细致入微的理解和富有表现力的输出，并与文本上下文和预期情感紧密结合。

Boson AI通过将深度语境理解融入语音生成，解决了传统 TTS 的常见限制，例如单调的传递、情感平淡、不熟悉术语的错误发音以及难以处理多说话者交互。

Higgs Audio Generation 的独特功能包括：

• 情感细腻的语音：它根据文本上下文自然地调整语气和情感，创造更具吸引力和更适合上下文的互动。
• 多说话人对话生成：这项技术可以同时为多角色对话生成清晰逼真的声音，正如Boson AI 的“魔法扫帚商店”演示所展示的那样。它非常适合有声读物、互动培训和动态叙事。
• 准确的发音和口音适应：准确发音不常见的名字、外来词和技术术语，动态地调整语音以适应全球和多样化的场景。
• 具有上下文推理的实时生成：该技术可根据对话变化产生连贯的实时语音输出，适用于客户支持聊天机器人或实时语音助手等交互式应用程序。

基准测试结果证实了 Higgs Audio 优于 CosyVoice2、Qwen2.5-omni 和 ElevenLabs 等顶级竞争对手。在 SeedTTS 和情感语音数据集 (ESD) 等标准测试中，Higgs Audio 的情感准确率显著提升，同时在词错误率方面也表现出色，甚至略胜一筹（约 1.5-2%）。这一性能证明了 Higgs Audio 能够提供无与伦比的清晰度、表现力和真实感，为音频生成树立了新的标杆。

底层：法学硕士 (LLM)、音频标记器和情境学习  

Boson AI的 Higgs Audio 模型充分利用先进的研究成果，将 LLM 与创新的音频处理技术相结合。这些模型的核心是利用预训练的 LLM，将其强大的语言理解、语境感知和推理能力扩展到音频任务。Boson AI通过在广泛的文本音频配对数据集上对 LLM 进行端到端训练来实现这种集成，从而实现对口语内容和声学细微差别的语义理解。

Boson AI的自定义音频分词器是一个关键元素，它使用残差矢量量化 (RVQ) 将原始音频高效压缩为离散分词。这在平衡分词粒度以实现最佳速度和质量的同时，保留了语言信息和细微的声学细节（例如音调、音色）。这些音频分词与文本无缝地输入到 LLM 中，从而允许同时处理音频和文本上下文。此外，Higgs Audio 还融入了上下文学习功能，使模型无需重新训练即可快速适应。只需提供简单的提示（例如简短的参考音频样本），Higgs Audio Generation 即可立即执行零样本语音克隆，匹配说话风格。同样，Higgs Audio Understanding 只需极少的提示即可快速定制输出（例如，说话者标签或特定领域的术语）。

Boson AI的方法融合了基于 Transformer 的架构、多模态学习和思维链 (CoT) 推理，增强了音频理解和生成任务的可解释性和准确性。Higgs Audio 将 LLM 的优势与复杂的音频标记化和灵活的提示功能相结合，实现了前所未有的性能、速度和适应性，显著超越了传统的音频 AI 解决方案。

基准表现：超越行业领先者  

Boson AI对 Higgs Audio 进行了广泛的基准测试，证实了其与顶级行业模型相比在音频理解和生成方面的竞争领导地位。

在音频理解方面，Higgs Audio 的表现堪比 OpenAI 的 GPT-4o-audio 和 Gemini-2.0 Flash 等模型，甚至超越了它们。它实现了顶级的语音识别准确率，在 Mozilla Common Voice（英语）测试中取得了最佳成绩，在中文语音识别等高难度任务上也表现出色，并在 LibriSpeech 和 FLEURS 等基准测试中取得了优异的成绩。  

然而，Higgs Audio Understanding 在复杂的音频推理任务中真正脱颖而出。在 AirBench Foundation 和 MMAU 基准测试等综合测试中，Higgs 的表现超越了阿里巴巴的 Qwen-Audio、GPT-4o-audio 和 Gemini 模型，平均得分为 59.45，而通过 CoT 推理，得分提升至 60 以上。这证明了该模型在理解细微的音频场景和带有背景噪音的对话方面拥有卓越的能力，并且能够逻辑清晰地解读音频语境。

在音频生成方面，Higgs Audio 与 ElevenLabs、Qwen 2.5-Omni 和 CosyVoice2 等专业 TTS 模型进行了对比评估。Higgs Audio 在以下关键基准测试中始终领先或接近竞争对手：

• Seed-TTS 评估： Higgs Audio 的词错率 (WER) 最低，表明语音高度清晰，并且与参考语音的相似度最高。相比之下，ElevenLabs 的语音清晰度略低，但语音相似度明显较弱。
• 情感语音数据集 (ESD)： Higgs Audio 获得了最高的情感相似度得分（超过 80，而 ElevenLabs 为 60 多），在情感细微差别的语音生成方面表现出色。

Boson AI还推出了“EmergentTTS-Eval”，使用先进的音频理解模型（甚至超越了 Gemini 2.0 等竞争对手）作为评估工具。在涉及情感表达、发音准确性和语调细微差别的复杂场景中，Higgs Audio 始终优于 ElevenLabs。总体而言，基准测试清晰地展现了 Higgs Audio 的综合优势，确保采用Boson AI模型的用户获得卓越的音质和深刻的理解能力。

企业部署和用例：将 Higgs Audio 引入商业领域  

Higgs 音频理解和生成功能在统一平台上运行，支持实时监听、推理和响应的端到端语音 AI 管道。

• 客户支持：在像 Chubb 这样的公司，由 Higgs Audio 提供支持的虚拟理赔代理可以高精度地转录客户通话内容，检测压力或紧急情况，并识别关键的理赔细节。它会自动区分说话者并解读语境（例如，识别车祸场景）。Higgs Audio Generation 会以富有同理心、自然的声音进行回应，甚至会根据呼叫者的口音进行调整。这可以提高解决问题的速度，减少员工工作量，并提升客户满意度。
• 媒体与培训内容：制作电子学习或培训材料的企业可以使用 Higgs Audio Generation 创建多语音、多语言的旁白，无需聘请配音演员。Higgs Audio Understanding 通过验证脚本的遵循程度和情感基调来确保质量控制。团队还可以转录和分析会议内容，了解演讲者的情绪和关键要点，从而简化内部知识管理。
• 合规与分析：在受监管行业，Higgs Audio Understanding 可以通过识别关键词以外的意图来监控对话的合规性。它可以检测与已批准脚本的偏差，标记敏感信息披露，并通过数千个通话揭示客户趋势或痛点，从而提供主动洞察并确保合规。

Boson AI提供灵活的部署方式，包括 API、云、本地部署或授权许可，其模型可通过基于提示的定制进行调整。企业可以使用情境学习，根据特定领域的术语或工作流程定制输出，从而构建与内部词汇和语调相匹配的智能语音代理。从多语言聊天机器人到自动会议摘要，Higgs Audio 提供真正人性化的对话式 AI，提升企业语音应用程序的质量和功能。

未来展望和战略要点  

Boson AI的 Higgs Audio 路线图表明，未来将有一系列强大的功能来深化音频理解和生成。即将推出的一项关键功能是多语音克隆，它允许模型从短样本中学习多个语音配置文件，并在说话者之间生成自然的对话。这将实现诸如 AI 驱动的演员录音或跨客户接触点的一致虚拟声音等用例。这超越了当前的单说话人克隆， Boson AI的 TTS 演示已经暗示了它的到来。另一项发展是对风格和情感的明确控制。虽然当前模型从上下文推断情感，但未来版本可能允许用户指定“愉快”或“正式”等参数，从而增强品牌一致性和用户体验。Boson AI演示中预览的智能语音功能表明了一个根据脚本语气和意图量身定制的智能语音选择系统。

在理解方面，未来的更新可能会通过诸如长篇对话摘要、通过扩展的思路链功能进行更深入的推理以及实时流媒体支持等功能来增强理解力。这些进步可以支持诸如支持电话的实时分析或人工智能驱动的会议洞察等应用。

从战略上讲，Boson AI将 Higgs Audio 定位为统一的企业音频 AI 解决方案。通过采用 Higgs Audio，企业可以利用能够理解、推理并以人类水平的细微差别进行交流的工具，触及语音 AI 的前沿。Higgs Audio 凭借其在理解和生成方面的双重优势，基于共享基础架构构建，可实现无缝集成和持续改进。企业可以从一个一致的平台中受益，该平台可使模型协同发展，轻松适应并保持领先地位。在音频接口日益成为主流的世界中， Boson AI为企业创新提供了面向未来的基础。

来源：

https://boson.ai/
https://boson.ai/blog/higgs-audio/
https://boson.ai/demo/shop
https://boson.ai/demo/tts