深度分析
UAF 統一音訊前端大模型：一次性整合 VAD、說話者辨識與 ASR 的全雙工語音系統
隨著全雙工語音交互需求提升，研究者提出UAF統一音訊前端大模型，將VAD、說話者辨識、ASR與問答等任務合併為單一序列預測，實驗顯示在延遲與中斷偵測上優於傳統級聯系統，同時支援說話者鎖定與即時問答，顯著降低回應延遲，此設計亦為未來語音助理的模組化與開源生態提供新方向。
深度分析
隨著全雙工語音交互需求提升，研究者提出UAF統一音訊前端大模型，將VAD、說話者辨識、ASR與問答等任務合併為單一序列預測，實驗顯示在延遲與中斷偵測上優於傳統級聯系統，同時支援說話者鎖定與即時問答，顯著降低回應延遲，此設計亦為未來語音助理的模組化與開源生態提供新方向。
VibeVoice
Microsoft 於 2026 年推出 VibeVoice，結合說話者辨識 ASR、即時 TTS 與語音到語音管線。本文示範模型設定、參數調整與 Azure 整合步驟，並提供完整程式碼範例。實驗顯示多說話者環境下辨識準確率提升，合成語音自然流暢，為客服與會議紀錄等應用帶來效能突破。