本期编辑：@ 三水 @ 鲍勃
1、韩国互联网公司 Kakao 展示全双工语音技术 Kanana Live：支持边听边说、端云模型智能调度，Kanana-o 编解码器计划开源
韩国互联网公司 Kakao 在年度开发者大会 if（kakao）26 上公布自研 AI 模型 Kanana 的最新技术进展，包括支持全双工语音交互的 Kanana Live、负责协调端侧与云端模型的 AI Conductor，以及多模态模型 Kanana-o 的开源计划。Kakao 希望将语音、视觉理解和工具执行整合到统一的智能体系统中，让 AI 能够持续理解用户意图，并根据任务复杂度选择合适的模型完成操作。
Kanana Live 支持边听边说的全双工语音交互： Kakao 展示了 Kanana Live 的开发成果，使 AI 能够同时接收用户语音并生成语音回应，支持更自然的双向交流。此前推出的 Kanana-o 已具备文本、图像和音频联合理解及语音生成能力，此次进一步展示了面向持续实时对话的全双工技术。目前官方尚未披露 Kanana Live 的具体延迟指标及独立开放时间。
AI Conductor 根据任务复杂度调度端侧与云端模型： Kakao 提出端云协同架构，将简单请求交给智能手机上的轻量级模型处理，复杂推理任务则调用云端大模型。AI Conductor 负责理解用户请求，选择适合的模型、工具及执行顺序，以减少不必要的云端计算开销。Kakao 还结合自研分词器及模型推理优化技术，提升整体运行效率。
Kanana-o 自研编解码器计划开源： Kanana-o 是 Kakao 自研的多模态语言模型，可同时理解文本、图像和音频，并生成文本与语音回应。Kakao 表示，模型所使用的多种编码器和解码器均由团队自主研发，计划向开发者开源，供其他多模态 AI 系统使用。目前尚未公布具体开源日期及许可协议。
配套 AI 助手 Kanana Space 将于 12 月开展封闭测试： Kakao 同期展示了集成于 KakaoTalk 的智能体服务 Kanana Space。用户可通过语音或文字请求发送消息、管理日程、搜索网页及修改应用设置。未来还计划支持购物、预订、送礼及支付等操作。Kanana Space 已开放测试申请，将从报名用户中选取部分人员参与 12 月的封闭测试。
https://www.kakaocorp.com/page/detail/12160
2、语音智能体评测公司 Veris AI 测试 14 套 Voice Agent：电视背景人声使任务完成率从 38.7% 跌至 8.6%
语音智能体评测公司 Veris AI 公布 VAmoS Pro Bench 的最新测试结果：当通话环境中出现电视背景人声时，14 套语音智能体系统的整体任务完成率从安静环境下的 38.7% 降至 8.6%。测试发现，电视中的清晰人声容易被误识别为真实用户指令，导致智能体错误回应、频繁中断语音输出，甚至无法完成用户身份验证。
14 套语音系统中，9 套完成率不足 5%： 测试让 14 套语音智能体系统执行相同的 100 项公共事业账单客服任务，每项重复 3 次，并混入街道噪声、咖啡馆交谈声和电视新闻人声。在相同背景音量下，街道噪声环境的任务完成率为 41.4%，咖啡馆人声为 27.4%，电视背景人声则降至 8.6%。其中 9 套系统的完成率不足 5%，3 套完全无法完成任务。表现相对较好的 GPT-Live-1 和 Grok Voice 分别达到 36.1% 和 33.8%。
电视人声会被错误转录为用户指令： 在有可用转录日志的测试通话中，90% 的电视背景通话出现至少 10 个用户从未说过的额外识别词，而安静环境下这一比例仅为 2%。部分智能体会直接回答电视节目中的内容，导致真实用户的请求被忽略。
背景人声干扰轮次检测，导致 AI 频繁中断： 电视声音还会触发语音活动检测（VAD），使智能体误以为用户正在插话。在电视背景下，智能体 36% 的语音输出被中途打断，安静环境下为 9%；单次通话平均语音输出片段也从 8.5 次增至约 15 次。用户身份验证成功率则从 81.3% 降至 52.5%，转人工比例从 4.4% 升至 8.1%。
本次测试使用模拟来电者及单段电视新闻音频，部分语音系统未启用降噪功能，结果不能直接代表各模型在所有真实环境下的表现。Veris AI 已公开 14 套语音系统的测试实现与配置，供开发者复现和比较。
https://veris.ai/blog/vamos-pro-findings-tv-in-the-room
3、AI 智能眼镜公司 Mira 发布音频动作模型 Thud：无需语音转写直接执行操作，延迟仅 107.6ms，速度达 Gemini Live 的 9.2 倍
AI 智能眼镜公司 Mira 发布音频动作模型 Thud，能够直接根据输入音频选择并执行操作，无需先经过 ASR 转写或调用大语言模型生成文本。在 Mira 智能眼镜的演示中，用户只需说出指令，即可打开应用、导航菜单、发送消息。根据团队内部测试，Thud 的中位延迟为 107.6ms，约为 Gemini Live 的 1/9.2，每千次请求的估算成本降低约 20 倍。
从音频直接映射到操作指令： Thud 将语音输入转化为对候选动作的分类与选择，例如打开指定应用、点击菜单项或发送消息。模型直接分析音频信号，无需中间的语音转文字环节，并为每个候选操作输出置信度。开发者可以像修改提示词一样调整可选动作类别，模型的输出限制在预设类别内，避免生成无法执行的操作。
本地推理中位延迟 107.6ms，成本约为 Gemini Live 的 1/20： Mira 公布的内部测试显示，Thud 的中位延迟为 107.6ms，每千次请求估算成本为 0.098 美元；Qwen ASR + Jev 串联方案分别为 383.8ms 和 0.190 美元，Gemini Live 则为 985.1ms 和 1.92–2.39 美元。Thud 可以直接在手机本地运行，减少云端模型调用带来的延迟和成本。上述对比由 Mira 团队自行测试，尚未公布完整的独立评测条件。
从语音操作扩展至环境声音感知与智能体调度： 除了控制眼镜和手机应用，Thud 还能根据语音内容、说话方式及周围声音判断用户是否正在向助手发出指令，并决定是否回应。团队还展示了根据语音请求选择 Claude Code、ChatGPT 等不同智能体，以及识别水龙头漏水、门铃和救护车警笛等环境声音并触发提醒的功能。
目前 Thud 已完成 Mira 智能眼镜和手机应用的交互演示，尚未开放公共 API，团队计划将其集成至 Mira 智能眼镜产品中。
https://trymira.com/blog/meet-thud
4、端侧语音 AI 团队 FluidVoice 开放语音识别模型 Fluid Speech Mini：仅 253MB，背景人声干扰下识别错误率降低 47%
语音听写应用开发团队 FluidVoice Labs 发布开放权重语音识别模型 Fluid Speech Mini，基于 NVIDIA Parakeet v3 和 Moondream Parakeet Ultra，通过知识蒸馏与低比特量化训练，将模型压缩至 253MB。在 8 个公开英语语音识别测试集上，模型平均词错误率（WER）为 4.54%，与体积为 1.26GB 的 Parakeet Ultra（4.56%）基本持平，并针对多人说话环境优化，可在 iPhone、Mac、Windows 和 Linux 设备上离线运行。
253MB 模型达到 Parakeet Ultra 级别的识别精度： 在 Open ASR Leaderboard 的 8 个公开英语测试集上，Fluid Speech Mini 的平均 WER 为 4.54%，低于 Parakeet v3 的 4.86%，与 Parakeet Ultra 的 4.56% 接近。模型在 Apple Core ML 格式下占用约 277MB 运行内存。这些结果来自 FluidVoice 使用公开评测代码进行的内部测试，并非排行榜官方提交成绩。
针对背景人声优化，识别错误率降低 47%： 在 Google SVQ 英语背景人声测试中，Fluid Speech Mini 的 WER 为 10.9%，相比 Parakeet v3 的 20.4% 降低约 47%。团队先结合 Parakeet v3 与 Parakeet Ultra 训练教师模型，再让学生模型从带有噪声、混响和其他说话人声音的音频中学习恢复正确文本。模型从训练开始就采用约 3 比特权重精度，完整训练可在单张 RTX 5090 上完成。
提供三种部署格式，支持完全离线转录： 官方开放 Core ML（253MB）、ONNX（302MB） 和 GGUF（347MB） 三种版本，分别面向苹果设备、Windows/Linux 及 C++ 应用。Core ML 版本可利用 Apple Neural Engine 加速；在 Apple M5 Max 的官方测试中，模型加载完成后处理 60 秒音频耗时约 144ms。所有版本均可在本地运行，无需将语音上传至云端。
Fluid Speech Mini 已在 Hugging Face 以 CC BY 4.0 许可证开放权重，并集成至 FluidVoice 听写应用。目前模型仅针对英语训练和评测，iPhone 端仍处于 TestFlight 测试阶段，团队计划后续推出更小的模型及多语言版本。
https://x.com/FluidVoiceApp/status/2110060621886816593
1、苹果发布 AI 智能家居中枢 HomeView：Siri AI 支持自然语音对话、跨应用操作，可识别 6 位家庭成员
苹果正式发布首款智能家居中枢 Apple HomeView，搭载全新 Siri AI，将自然语音对话、个人上下文理解和智能家居控制整合到一台家庭共享设备中。HomeView 配备 7 英寸 Liquid Retina 显示屏与 A18 芯片，支持通过语音查询信息、操作应用及管理家居设备。苹果同期推出支持 Siri AI 的 HomePod mini 2 和新款 Apple TV 4K，将升级后的语音助手扩展至家庭音箱与电视。
Siri AI 支持连续对话与跨应用任务执行： 新版 Siri 基于 Apple Intelligence，具备更强的自然语言理解、屏幕内容感知和多轮对话能力。当 HomeView 与支持 Apple Intelligence 的 iPhone 或 iPad 配对后，Siri 可以结合 Messages、Calendar、Apple Music 等应用中的个人上下文回答问题，并执行跨应用操作。例如，根据聊天记录查找朋友推荐的音乐，或结合日历信息创建提醒。对话历史还可通过 iCloud 在 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch 和 Apple Vision Pro 之间同步，用户能够在不同设备上继续此前的对话。
识别最多 6 位家庭成员，提供个性化语音服务： HomeView 通过面部识别区分家庭成员，自动切换对应的桌面、应用和个人信息。系统可根据用户距离调整屏幕内容的呈现方式；访问 Messages、Calendar 等个人内容时，还需确认用户身份及其配对设备状态。Siri 请求可通过端侧模型或 Private Cloud Compute 处理，摄像头和麦克风数据则由 A18 芯片中的 Secure Exclaves 隔离保护。
语音控制扩展至家庭环境感知与设备操作： 用户可以直接通过 Siri 调整灯光、恒温器、门锁和窗帘，并查看最多 9 路摄像头实时画面。结合兼容摄像头和 iCloud+，系统能够识别人、宠物、包裹及车辆，为监控视频自动生成文字描述，并支持通过自然语言检索录像。HomeView 还具备烟雾和一氧化碳报警声识别能力，可在检测到异常声音后向用户设备发送提醒。
HomePod mini 2 与 Apple TV 4K 同步接入 Siri AI： HomePod mini 2 将通过后续软件更新获得 Siri AI，支持识别最多 6 位家庭成员的声音，并结合个人上下文执行任务。新款 Apple TV 4K 内置 3 个远场麦克风，结合回声消除技术，用户无需遥控器即可直接与 Siri 交流，即使电视正在播放声音，也能进行语音唤醒、内容搜索和智能家居控制。
HomeView 标准版与壁挂版均定价 299 美元，已在美国、英国等首批市场开放预购，11 月 13 日正式发售。目前 Siri AI 在 HomeView 上支持英语，苹果尚未公布中文版本的上线时间。
2、阿里千问发布 AI 眼镜 N1/N1 Pro 与 Bose 联名 AI 耳机：支持眼动翻译、虹膜支付及语音交办任务，三款设备正式开售
阿里巴巴千问正式发布 AI 眼镜 N1、N1 Pro 及与 Bose 联合打造的 AI 耳夹式耳机，将个人智能体（Personal Agent）的实时语音交互、多模态感知和任务执行能力扩展至可穿戴设备。用户可通过语音、视线与环境感知信息向 AI 发出请求，并由千问在后台执行任务、主动反馈结果。三款产品此前已在云栖大会亮相，此次正式现货开售。
N1 Pro 支持眼动交互与实时语音翻译： N1 系列搭载 5000 万像素影像系统、低功耗感知芯片和端侧视觉理解模型，支持第一视角拍摄、环境感知和语音办事。N1 Pro 新增眼动追踪功能，能够结合用户视线判断关注对象。例如，用户看着外文菜单询问 “这一项是什么”，眼镜即可定位对应内容，并通过语音提供翻译。开启相应功能后，设备还可根据环境信息主动提供出行提醒。
虹膜识别与支付宝集成，实现 “看一下支付”： N1 Pro 与蚂蚁集团 GPASS 合作引入虹膜核身能力。用户发起支付后，看向商家收款码，确认付款信息并点头，即可通过虹膜身份核验完成支付。官方公布的虹膜核身误识率低于 百万分之一。N1 Pro 还支持心率、血氧和皮肤温度实时监测，并根据体征变化提供提醒。
三款产品已在淘宝、天猫、京东和抖音等平台开售。叠加国家补贴及限时优惠后，N1 售价 2218 元起、N1 Pro 售价 2600 元起、AI 耳机售价 1099 元起。
（@ 千问 APP）
3、安克创新联合飞书推出 AI 会议耳机：支持跨平台录音、实时转写与翻译，会议纪要自动同步至飞书
安克创新（Anker）联合飞书正式推出 安克 AI 会议耳机飞书版，将语音录制、实时转写、翻译和 AI 会议纪要整合到耳机与充电盒中。产品支持线上会议、电话通话和线下面对面交流，录音及转写内容可直接同步至飞书妙记，自动提取会议结论、待办事项和关键决策，无需手动导入录音文件。
耳机与充电盒双端录音，覆盖线上线下会议： 线上通话时，用户双击耳机即可启动录音，支持飞书、钉钉、腾讯会议、Microsoft Teams 和 Zoom 等主流会议平台。线下交流时，无需佩戴耳机，可直接使用充电盒内置麦克风录音。设备支持断网录音和本地存储，联网后再同步至飞书进行处理。
实时转写与 AI 纪要自动生成： 耳机深度集成飞书妙记，支持边录音边生成文字记录和 AI 总结，识别不同发言人，并处理中文、英语、日语混合语音。系统支持 24 种语言实时翻译，会后可自动生成包含关键议题、结论、待办事项及图表的结构化会议纪要，录音内容还可沉淀至飞书知识库，供后续问答、检索和分析使用。
自研 AI 芯片实现端侧实时人声降噪： 耳机搭载 Anker Thus AI 音频芯片，采用神经网络存算一体设计，官方称其 AI 峰值算力较上一代最高提升 150 倍。配合 8 颗 MEMS 麦克风与 2 颗骨传导麦克风，可在设备端实时分离人声与环境噪声，改善嘈杂环境下的通话与录音质量。端侧处理主要用于音频降噪，AI 转写和纪要生成仍依赖飞书服务。
安克 AI 会议耳机飞书版已于 10 月 12 日正式开售，售价 1799 元。产品配备 1.78 英寸触控屏充电盒，支持直接控制录音、降噪和音效等功能。
（@ 飞书）
4、语音 AI 公司 Fish Audio 完成 5200 万美元种子轮融资，发布语音合成模型 Drama 3：支持单词级情绪控制、句中语气切换，发音稳健性达 93.2%
语音 AI 公司 Fish Audio 正式发布新一代语音合成模型 Drama 3，相较此前的 S2.1 Pro，重点提升语音情感表现力、自然语言指令遵循能力和发音准确率。开发者可以直接用文字描述希望呈现的情绪、语气和说话方式，甚至对一句话中的特定单词进行独立控制。模型支持 83 种语言，已通过网页、移动应用和 API 开放使用，同时提供可自行部署的开放权重。
支持单词级控制与句中情绪切换： Drama 3 允许开发者在文本中插入自然语言指令，控制声音的哭腔、低语、愤怒、笑声、停顿等表现。例如，同一句台词可以从急促的语气逐渐转为恐惧的低语，并通过 <emphasis> 标签单独强调指定单词。模型还支持在一段文本中使用最多 16 个说话人标记，生成多角色对话。
发音稳健性达到 93.2%，领先上一代模型： 在 Artificial Analysis 的英语发音稳健性评测中，Drama 3 以 93.2% 的准确率排名第一，高于 S2.1 Pro 的 88.1%。其中，品牌名、地名和专业术语的正确发音率从 87.3% 提升至 95.9%，代码、文件路径和电子邮件等精确序列的正确率从 79.4% 提升至 86.3%。
采用 35B-A3B 混合专家架构，支持流式生成： Drama 3 基于 Qwen3.5-35B-A3B 初始化，采用混合注意力架构和新的 Codebook-MTP 音频解码器，在保留长文本上下文的同时生成语音细节。训练阶段还引入基于人类偏好的强化学习，改善情绪表达与指令遵循。在单张 NVIDIA H200 GPU、单并发且参考语音已编码的测试条件下，模型首段音频延迟（TTFA）中位数为 88.9ms。
开放模型权重，计划支持局部语音重新生成： Drama 3 已在 Hugging Face 开放权重，并支持通过 SGLang-Omni 本地部署。模型还展示了音频补全（Audio Inpainting）能力，允许创作者只修改一句话中的某个单词，同时保留其他部分的音色、情绪和节奏。不过，交互式编辑和音频补全工具目前仍处于小范围邀请测试阶段，编辑 API 尚未正式开放。
Drama 3 采用 Fish Audio Community License v1.0，研究和非商业用途免费，年收入低于 50 万美元的企业可在许可条件下免费商用，其他商业用途需另行授权。Fish Audio 此前于 7 月宣布完成 5200 万美元种子轮融资，此次发布时公司称平台用户已超过 1500 万。
https://fish.audio/zh-CN/blog/fish-audio-drama-3/
1、Alexandr Wang：扎克伯格写得又快又严密，也对时间极其挑剔
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在 David Senra 的采访中回忆，加入 Meta 前，他偶尔会通过 WhatsApp 向扎克伯格请教，总能收到出乎意料的长回复。
他曾困惑：一个日程如此紧的人，怎么有空写这么多？后来，他发现扎克伯格写作的速度很快，长回复仍保持严密的逻辑。这是令他印象深刻的一项能力。
Wang 说，自己经人介绍认识扎克伯格后，第一次会面花了约一年才排进日程；扎克伯格会把大量时间留给最重要的事情。想同时做到这些，又当好父亲、当好伴侣，他唯一的办法就是极其严格地确定优先级。Wang 也回忆，两人原本约每半年交流一次。
Llama 4 未达到 Meta 的预期后，扎克伯格主动打电话，问他应该做什么、把 AI 战略的重点放在哪里。对一位已经长期执掌大公司的创始人，他仍愿意持续向其他创业者求教，这一点也让他印象深刻。
( @APPSO)
阅读更多 Voice Agent 学习笔记：了解最懂 AI 语音的头脑都在思考什么
写在最后：
我们欢迎更多的小伙伴参与 「RTE 开发者日报」 内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。
对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。
作者提示: 个人观点，仅供参考
