What is Liquid Audio?
Liquid Audio 推出 LFM2-Audio-1.5B，這是 Liquid AI 的基礎端對端音訊模型，專為實現無與倫比的低延遲、即時語音對語音對話而設計，且不犧牲音訊品質。這個輕巧卻功能強大的核心骨架，專為需要將高傳真、反應靈敏的音訊功能整合到其應用程式中的開發者和研究人員而打造，無論是互動式語音助理，還是複雜的轉錄與合成系統，皆能適用。
主要功能
Liquid Audio 的 LFM2-Audio-1.5B 模型透過兩種專屬模式，提供多功能且高效能的音訊生成：
🗣️ 即時對話的交錯式生成： 這個模式以固定模式同時輸出文字和音訊代碼，顯著縮短首次音訊輸出的時間，並減少總生成代碼數量。它非常適合用於建立自然流暢的即時語音對語音互動，即使是在資源有限的裝置上也能實現，確保反應靈敏且引人入勝的使用者體驗。
📝 專屬音訊任務的循序式生成： 當您的應用程式需要專注的語音處理時，此模式允許模型自行判斷最佳的模態切換。它在非對話應用中表現出色，為諸如強大「自動語音辨識」（Automatic Speech Recognition, ASR）以準確轉錄口語，或精密的「文字轉語音」（Text-to-Speech, TTS）以合成自然語音等任務提供高品質成果。
🛠️ 透過 LFM2AudioProcessor 與 ChatState 簡化開發：
LFM2AudioProcessor類別簡化了原始音訊波形或文字字串與模型內部代碼之間的複雜轉換。結合ChatState輔助工具，您可以輕鬆管理聊天歷史記錄並套用正確的範本，加速多輪、多模態應用程式的開發。
使用情境
Liquid Audio 助您打造新一代的音訊驅動應用程式：
互動式語音助理： 打造反應極其靈敏的語音 AI，應用於客服、智慧家庭設備或教育工具，實現無縫、即時的語音對話，使互動更自然、更具人情味。
精準轉錄服務： 開發先進的「自動語音辨識」（ASR）系統，能以高準確度轉錄會議、訪談或語音筆記，包括正確的大小寫與標點符號，將口語內容轉化為可操作的文字。
可自訂的語音生成： 實施「文字轉語音」（TTS）解決方案，不僅能將文字轉換為語音，還能根據自然語言描述生成特定語音和風格的音訊，非常適合有聲書旁白、Podcast 製作或個人化使用者介面。
獨特優勢
Liquid Audio 憑藉其效能與靈活性的獨特結合而脫穎而出：
專為即時效能最佳化： 不同於許多優先考慮原始輸出品質而非速度的模型，LFM2-Audio-1.5B 的核心設計原則是低延遲。其輕巧的 LFM2 核心骨架可實現真正的即時語音對語音對話，這對於反應速度至關重要的互動式應用程式來說，是一個關鍵優勢。
雙模式多功能性： 獨特的交錯式與循序式生成模式，為開發者提供了針對特定使用情境進行最佳化所需的精確工具。您無需受限於一體適用（one-size-fits-all）的解決方案；相反地，您可以利用理想模式，以實現動態即時互動，或高傳真、專屬任務處理，例如 ASR 和 TTS。
品質不打折扣： 儘管其設計輕巧並著重於速度，Liquid Audio 仍維持高音訊品質。這表示即使在資源受限的裝置上，您也能提供引人入勝、自然流暢的音訊體驗，彌補效能與傳真度之間的差距。
結論
Liquid Audio 的 LFM2-Audio-1.5B 模型為尋求將先進語音對語音功能整合到其專案中的開發者，提供了堅固且具適應性的基礎。憑藉其對即時效能的專注、雙重生成模式以及對品質的承諾，Liquid Audio 提供您建構下一代音訊應用程式所需的工具。立即探索 Liquid Audio 如何提升您的互動式音訊體驗。
FAQ
Q: LFM2-Audio-1.5B 是什麼？ A: LFM2-Audio-1.5B 是 Liquid AI 首個端對端音訊基礎模型。它是一個綜合性 AI 模型，旨在處理和生成語音與文字，提供如即時語音對語音、自動語音辨識（ASR）和文字轉語音（TTS）等功能。
Q: 交錯式和循序式生成模式有何不同，我應該在何時使用它們？ A: 交錯式生成 同時輸出文字和音訊代碼，最大限度地減少延遲和代碼數量。它非常適合用於即時、流暢的語音對語音對話，例如在即時聊天機器人或語音助理中。 循序式生成 允許模型決定何時在模態之間切換，使其適用於非對話任務，例如將整個音訊片段轉換為文字（ASR）或從文字生成完整的音訊片段（TTS）。
Q: 使用 Liquid Audio 進行文字轉語音（TTS）時，是否可以自訂語音或風格？ A: 是的，透過循序式生成模式，Liquid Audio 允許您使用自然語言描述提示模型，以指定您文字轉語音輸出的所需語音特徵和風格，從而對生成的音訊表現力提供更大的控制。
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Liquid Audio was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-04.
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