最近两周AI语音领域动作频频。微软开源了VibeVoice Model,Google也更新了Gemini Audio,两大巨头的进展让我看到了方向。我抓住这个窗口,做出了MeetLingo——一款针对PC在线会议场景的实时语音翻译工具。



核心卖点很直白:当VibeVoice宣布能把延迟压到300毫秒那刻,我突然想明白了——语音识别、翻译、合成的全链路优化已经成熟。过去这些技术各自为战,现在它们可以无缝衔接。

MeetLingo就是在这个认知基础上诞生的。针对会议实景优化,既要降低延迟,也要保证准确度,还要让用户界面足够简洁。这不只是技术堆砌,更是对场景的深度理解。

有趣的是,这波AI浪潮让一批新工具有了生存空间。随着大模型基础设施变好,普通开发者也能快速迭代出有竞争力的产品。
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治理投票假装者vip
· 12-15 11:47
300毫秒这个数字真的是分水岭啊,终于有产品敢在会议场景里用上了
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APY Whisperervip
· 12-14 20:48
300毫秒真的是个分水岭,之前总觉得语音翻译就是伪需求,现在感觉窗口真的打开了 实时会议翻译这块确实卡脖子太久,MeetLingo这种思路还不错,但关键还是要看实装体验咋样 顺便说,普通开发者能出竞品这事儿,比大厂开源本身更震撼
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费率殉道者vip
· 12-13 09:29
300毫秒那条线真的是临界点啊,之前就是卡在这里动不了的感觉
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熊市生存者vip
· 12-13 09:29
300毫秒的延迟...听起来不错,但真正上线才是考验。这就是典型的"技术窗口期"——巨头铺路,小团队捡漏。问题是,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延迟这个数字确实触发了什么,但真正的问题在——会议场景下准确度和延迟的trade-off曲线长什么样?没看到benchmark数据啊
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