最近兩週AI語音領域動作頻頻。微軟開源了VibeVoice Model,Google也更新了Gemini Audio,兩大巨頭的進展讓我看到了方向。我抓住這個窗口,做出了MeetLingo——一款針對PC線上會議場景的即時語音翻譯工具。



核心賣點很直白:當VibeVoice宣布能把延遲壓到300毫秒那刻,我突然想明白了——語音識別、翻譯、合成的全鏈路優化已經成熟。過去這些技術各自為戰,現在它們可以無縫銜接。

MeetLingo就是在這個認知基礎上誕生的。針對會議實景優化,既要降低延遲,也要保證準確度,还要讓用戶界面足夠簡潔。這不僅是技術堆砌,更是對場景的深度理解。

有趣的是,這波AI浪潮讓一批新工具有了生存空間。隨著大模型基礎設施變好,普通開發者也能快速迭代出有競爭力的產品。
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治理投票假装者vip
· 12-15 11:47
300毫秒這個數字真的是分水嶺啊,終於有產品敢在會議場景裡用上了
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APY Whisperervip
· 12-14 20:48
300毫秒真的是個分水嶺,之前總覺得語音翻譯就是偽需求,現在感覺窗口真的打開了 實時會議翻譯這塊確實卡脖子太久,MeetLingo這種思路還不錯,但關鍵還是要看實裝體驗怎麼樣 順便說,普通開發者能出競品這事兒,比大廠開源本身更震撼
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费率殉道者vip
· 12-13 09:29
300毫秒那條線真的是臨界點啊,之前就是卡在這裡動不了的感覺
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熊市生存者vip
· 12-13 09:29
300毫秒的延遲...聽起來不錯,但真正上線才是考驗。這就是典型的"技術窗口期"——巨頭鋪路,小團隊撿漏。問題是,有多少工具死在了"看似成熟"的路上?
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GasOptimizervip
· 12-13 09:00
300ms延遲這個數字確實觸發了什麼,但真正的問題在——會議場景下準確度和延遲的trade-off曲線長什麼樣?沒看到benchmark數據啊
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