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本期编辑：@ 瓒 an、@ 鲍勃
针对拥有约 1.2 亿母语使用者的川渝方言面临标注资源匮乏、语音技术发展受限的现状，西北工业大学音频语音与语言处理研究组联合希尔贝壳、中国电信人工智能研究院、南京大学及 Wenet 开源社区，正式发布并开源了首个大规模多维标注川渝方言语音语料库——WenetSpeech-Chuan。
该语料库填补了方言领域大规模开源数据的空白，解决了现有数据集规模小、场景覆盖有限且缺乏元数据的问题。WenetSpeech-Chuan 包含 10,000 小时的高质量语音数据，涵盖短视频、综艺、直播等 9 大真实场景。通过自主设计的 Chuan-Pipeline 处理框架，该项目实现了从原始语音到丰富注释语料的系统化构建，具体技术亮点包括：
多维精细标注：除了基础的 ASR 转录，数据集还提供了文本置信度、说话人情感（7 类）、年龄（5 个阶段）、性别以及语音质量评分（WVMOS）等元数据，为自监督学习和风格建模提供了数据基础。
LLM-GER 转录框架：采用基于大语言模型的生成式纠错技术，融合 FireRed-ASR 等三个系统的初步结果，利用 Qwen3 进行语义一致性纠错，使转录准确率平均提升约 15%。
多模态标点预测：融合音频停顿特征与文本语义，通过双向 LSTM 模型生成贴合真实语气的标点符号。
为支持严格的系统评估，团队同步发布了全面的评测基准 WSC-Eval。其中，WSC-Eval-ASR 包含人工精标的「简单」与「困难」声学子集；WSC-Eval-TTS 则涵盖了特定词汇短句及包含俚语、绕口令的长句，用于测试语音合成的泛化能力。实验数据显示，基于该语料库训练的模型在川渝方言 ASR 与 TTS 任务中表现优异，性能超越了 FireRedASR-AED 等当前最先进系统，并在部分指标上与商业系统持平。
目前，WenetSpeech-Chuan 的数据、代码、模型及技术报告已全部在 HuggingFace 和 GitHub 开源，这也是 ASLP 实验室继开源粤语数据集 WenetSpeech-Yue 后的又一重要成果。
项目主页链接：
https://github.com/ASLP-lab/WenetSpeech-Chuan
GitHub:
https://github.com/ASLP-lab/WenetSpeech-Chuan
（@ 音频语音与语言处理研究组）
Sarvam AI 推出基于 Sarvam 3B 语言模型扩展的音频模型「Sarvam Audio」，支持 22 种印度语言及印度英语。该模型跳出传统 ASR 框架，通过引入上下文感知与格式控制，显著降低了多语混杂场景下的字错率，性能超越 Gemini 3 Flash 与 GPT-4o Transcribe。
五种推理时受控转录模式：支持通过 API 在推理阶段指定输出格式，包括逐字稿、规范化、混合语（Code-Mixed，保留英文术语）、罗马化及智能翻译。
长音频多角色识别：支持最高 60 分钟长音频处理，具备 SOTA 级别的 WDER（词级别角色识别错误率）表现，能够准确分离最多 8 名同时交谈或语音重叠的发言者。
基于上下文的 ASR 增强：利用「Sarvam 3B」的 LLM 底座，模型可根据对话历史或领域知识（如金融、电商）纠正同音异义词（如将数字「9」与「No」区分），并在低信噪比环境下通过语义重构缺失片段。
原生语音指令执行：实现端到端的参数提取与函数调用，无需经过「语音转文字再输入 LLM」的两阶段流程，大幅降低交互延迟并减少信息流失。
Sarvam Audio 将很快在 Sarvam Dashboard 上线，为构建适应印度本土需求的新一代语音应用提供基础设施。
( @Sarvam AI Blog、@pratykumar\@X)
面壁智能（OpenBMB）发布 MiniCPM-o 4.5，这是其端到端多模态系列的最新进展。该模型基于 9B 参数，集成了 SigLip2、Whisper-medium、CosyVoice2 与 Qwen3-8B，首次在端侧量级实现了具备主动交互能力的「全双工」实时音视频交互体验。
端到端全双工 TDM 架构：采用时分复用（Time-Division Multiplexing）机制，将并行的音视频流划分为毫秒级周期时间片进行顺序处理，支持模型同时进行视频/音频输入与文本/语音并发输出，彻底解决传统级联架构的相互阻塞问题。
1Hz 频率的主动交互机制：LLM 以每秒 1 次的频率持续监测外部环境，可根据视频流与音频流的实时变化主动发起评论或提醒，而非仅被动响应指令。
视觉与 OCR 性能对标顶级闭源模型：在 OpenCompass 视觉综合评估中获得 77.6 分，超越 GPT-4o 与 Gemini 2.0 Pro；支持 1.8M 像素图像与 10fps 视频输入，在 OmniDocBench 文档解析测试中优于 Gemini 1.5 Flash。
原生语音克隆与角色扮演：支持双语实时语音对话，可通过极短参考音频实现高保真语音克隆（性能优于 CosyVoice2），并支持在 System Prompt 中定义特定人设进行交互。
全栈端侧推理支持：提供 16 种尺寸的 GGUF 量化模型，适配 llama.cpp、Ollama、vLLM、SGLang 等框架；支持通过 WebRTC 在 PC/MacBook 上实现低延迟本地化运行。
模型已在 Hugging Face、GitHub 与 Ollama 同步上线，支持商业闭源模型的本地化替代。
GitHub:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o?tab=readme-ov-file#minicpm-o-45
HuggingFace:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
体验链接：
https://minicpm-omni.openbmb.cn/
据《The Mac Observer》报道，近日，索尼「降噪豆 6」WF‑1000XM6 的泄露信息流出，显示新款在设计、音频处理与连接稳定性方面均有不同程度的升级，同时价格也将上调至美国约 329 美元、欧洲约 299 欧元。
泄露的渲染图显示，WF-1000XM6 的外观延续 XM5 的整体风格，但改用哑光材质，并配备更小的胶囊形充电盒，耳机本体支持 IPX4 防水并标配泡沫耳塞。WF‑1000XM6 的主要功能升级包括：
DSEE Ultimate 本地运行：首次在索尼 TWS 耳机上实现实时 AI 音频升频，提升压缩音频细节；
MediaTek MT2855 芯片：提供更快处理能力，可能带来更好的降噪与能效表现；
提升天线增益：改善无线连接稳定性，减少断连情况；
三麦克风系统：每侧耳机配备 3 个外置麦克风，用于通话与降噪处理。
报道指出，索尼预计在今年 2 月中旬开启 WF-1000XM6 的预购，并在 2 月下旬正式上市。
( @APPSO)
据 2 月 2 日消息，海马爸比正式推出首款 AI 魔法打印机。该产品面向 2 岁以上儿童群体，标志着该品牌从母婴 AI 看护专家向儿童 AI 教育伙伴方向进行战略拓展。
这款 AI 魔法打印机定位为「创造力启蒙工具」，核心逻辑在于「语音生图 + 即时打印」，并搭载配套工具以完成互动闭环。这一模式与海外市场获得 700 万美元投资的 Stickerbox AI 贴纸打印机类似，通过「语音描述—AI 生成—即时打印」的流程，激发儿童的想象力。海马爸比此次布局 AI 教育硬件，显示了其推动品牌从看护服务向「AI 教育伙伴」转型的计划。
在产品功能与配置方面，该设备具备以下特点：
功能集成：集成了早教机、早教卡、海量涂色本及陪伴玩具四种产品能力。
硬件规格：配备 3.2 英寸屏幕，支持 300dpi 打印能力。
AI 技术：内置儿童专属大模型，支持语音生成线稿，并配备双语启蒙及早教卡设置功能。
安全保障：采用经安全认证的热敏纸，并强调对隐私与信息安全的保障。
公开资料显示，海马爸比是星巡集团旗下的智慧母婴品牌，长期深耕 0—3 岁婴儿看护领域。其核心产品智能婴儿看护器在 2022 年至 2024 年间销量位居全国第一，产品覆盖全球 50 余个国家，累计销量已突破 150 万台。
（@ 即智 Ultra）
医疗 AI 初创公司 Lotus Health 宣布完成 3500 万美元的 A 轮融资，致力于打造能够免费为患者看病的「AI 医生」。本轮融资由 CRV 和 Kleiner Perkins 共同领投，使其融资总额达到 4100 万美元。
该公司由 KJ Dhaliwal 创立，他曾于 2019 年以 5000 万美元出售了南亚约会应用 Dil Mil。Dhaliwal 表示，自幼充当父母医疗翻译的经历让他深感美国医疗体系的低效，而大语言模型的出现提供了改善这一现状的契机。
Lotus Health 于 2024 年 5 月推出了 Lotus Health AI，这是一个免费的初级保健提供平台，支持 50 种语言，提供 24/7 全天候服务。目前，许多人已开始向 ChatGPT 等 AI 咨询健康问题，但 Lotus 不止步于聊天，而是推进到实际的医疗护理环节，包括诊断、开具处方和专科转诊。
本质上，Lotus 构建了一个像真实医疗机构一样运作的「AI 医生」，其拥有在全美 50 个州运营的执照、医疗事故保险、符合 HIPAA 标准的系统以及对患者记录的完全访问权限。
在运行机制上，Lotus 开发了一种 AI 模型，能够结合最新的循证医学研究、患者病史和临床问答来生成治疗方案。其运作特点如下：
AI 主导问诊：绝大部分工作由 AI 完成，它被训练成像医生一样提出问题。
人类医生兜底：鉴于 AI 模型可能产生「幻觉」，公司安排了来自斯坦福、哈佛和加州大学旧金山分校等顶尖机构的认证医生，对最终诊断、实验室医嘱和处方进行审核签字。
Lotus 亦承认虚拟护理的局限性。对于紧急健康问题，平台会引导患者前往最近的急救中心；若需体检，则转诊至线下医生。在初级保健医生短缺的背景下，Lotus 声称其接诊量可达传统诊所的 10 倍。
领投方 CRV 的合伙人 Saar Gur 认为，疫情期间建立的远程医疗框架结合 AI 的突破，使 Lotus 能够克服监管和工程障碍，试图从根本上重构初级保健模式。
目前，Lotus 面临来自 Doctronic 等对手的竞争，其差异化在于提供完全免费的服务。Dhaliwal 表示，未来的商业模式可能包括赞助内容或订阅，但当前重心仍是产品开发与用户增长。
相关链接：https://lotus.ai/
( @TechCrunch)
昨天，调研机构 QuestMobile 发表最新研报，显示 AI 已成为今年移动互联网增长的最核心驱动力，其中 AIGC APP 与插件生态贡献了最显著的增量。
AIGC 应用月活用户规模在去年实现净增超 2 亿，同比增速达到 150.4%，AI 插件月活规模则达到 6.96 亿，同比提升 37.8%，成为推动用户时长增长与生态重构的关键力量。
此外，小程序生态在微信、支付宝及百度平台持续扩张，生活服务成为三大平台的核心场景。微信平台中，生活服务类月活超千万的小程序数量达到 68 个，远高于同类 APP 的 36 个，平台流量聚合作用明显。
同时，短剧内容的持续走热推动视频类小程序快速增长，微信与抖音生态中相关小程序在 TOP100 中占比分别达到 17% 与 36%。
在整体趋势之外，报告还披露了多个行业与场景的细分变化：
移动互联网全网月活规模达到 12.76 亿，用户月人均使用时长为 186.2 小时，同比提升 8.4%，增长主要来自 AI 场景渗透。
同程旅行、淘宝闪购等应用依托小程序实现全景流量突破，去年 12 月全景流量分别达到 2.45 亿与 2.21 亿。
智能电视终端月活达到 2.89 亿台，OTT 应用如银河奇异果、CIBN 酷喵影视、云视听极光均超过 6000 万台，家庭大屏成为新的流量枢纽。
生活服务、旅游、金融、汽车等行业普遍呈现「APP + 小程序 + 内容」的多端协同趋势。
AI 应用行业加速多端布局，新浪新闻生态流量达到 3.5 亿，智慧小浪 AI 插件成为新的资讯入口；宝宝树孕育深化育儿场景 AI 化。
品牌侧增长显著，特步与李宁旗下小程序月活分别同比增长 134.8% 与 190.3%，餐饮与零售行业依托小程序实现用户规模提升。
（@APPSO）
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写在最后：
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