本期解读的营销案例：智谱清言于2024年10月25日全面推出了“情感语音通话”功能，为用户提供了端到端的情感语音体验。该功能不仅在响应和打断速度、情绪感知和情感共鸣、语音可控表达以及多语言多方言支持等方面取得了显著突破，更提供了一个真人般的对话伙伴，超越了单纯的文字朗读。

同时，智谱清言还宣布其情感语音模型GLM-4-Voice已正式开源，预示着其技术实力的进一步开放与共享。展望未来，该功能还将拓展至视频通话领域，为用户提供既能看到又能听的AI语音助理服务。

那么，“情感语音通话”究竟有何过人之处？笔者第一时间进行了体验。在与AI的对话中，笔者感受到了如同真人般的交流体验，AI不仅能理解笔者的情绪和需求，还能给出贴心的建议和鼓励。这种互动方式无疑将为用户带来更加自然、温暖的交流体验。 以上是笔者与AI的一段通话记录，尽管其中AI的语气较为明显，但整个过程中，笔者深刻感受到AI不仅能准确理解语音指令，还能感知对话中的情绪、理解上下文，并给出富有逻辑且充满情感的回答。特别值得一提的是，当笔者尝试打断AI时，它能够迅速作出反应，暂停当前回答，并与笔者新的话题无缝衔接，这种体验与人与人之间的对话极为相似。

这种流畅自然的对话体验背后，智谱清言的情感语音模型GLM-4-Voice功不可没。该模型拥有240亿参数量，融合了情感、语音、语言等多模态数据，不仅具备语义理解与生成、语音理解与生成的能力，还融入了情感理解与表达，成为业界首个支持端到端情感语音对话的百亿模型。

与GPT-4相比，GLM-4-Voice在情感语音通话方面取得了多个突破性进展。首先，在响应与打断速度上，智谱清言实现了对GPT-4的显著超越。其「情感语音通话」功能通过先进的实时语音识别和自然语言处理技术，确保了近乎实时的对话响应。用户可以在对话中自由打断，系统能够迅速作出调整，确保对话的流畅进行。这种能力极大地提升了用户体验，使AI助手能够更准确地捕捉用户意图，提供更加贴心的服务。 情感共鸣与深度链接：情感语音通话的精髓 情感语音通话的核心在于其出色的情感感知与共鸣能力。GLM-4-Voice模型通过深度学习算法，能够精准捕捉并理解用户的情绪变化，如喜悦、悲伤、愤怒等，进而灵活调整语音语调、节奏和措辞，以更贴合用户情感的方式作出回应。这种情感共鸣不仅增强了对话的真实感，更深化了用户与AI之间的情感纽带，使得AI成为能够理解和回应人类情感的贴心伙伴。

语音可控与个性化体验：用户主导的对话风格 智谱清言的「情感语音通话」功能还提供了语音可控表达，让用户能够根据个人喜好自由调整AI的语音风格、音量和语速等参数，从而创造出独一无二的对话体验。这种个性化定制不仅满足了不同用户的独特需求，更增强了AI的亲和力与可用性。用户可以选择温柔、幽默或正式的语音风格，让对话更加符合个人口味，增添了人机交互的趣味性与互动性。

语言多样性支持：全球化的交流桥梁

在全球化趋势日益明显的今天，多语言支持成为衡量AI技术国际化水平的关键指标。智谱清言的「情感语音通话」功能支持多种语言和方言，包括英语、中文（普通话及多种方言）、西班牙语、法语等，使用户无论身处何地都能以熟悉的语言与AI进行顺畅交流。这种多语言支持不仅拓宽了技术的应用范围，更有助于AI助手更好地服务于全球用户，推动人机交互技术的全球化发展。

此外，GLM-4-Voice模型还具备多模态信息结合能力，如通过识别图片中的物体来解答用户的问题。据智谱清言透露，该模型的视频通话能力也即将上线，届时用户将能与AI进行更为真实的面对面交流，进一步优化对话体验。 智谱清言情感语音模型GLM-4-Voice的卓越表现，源于其深厚的技术底蕴与不断的创新突破。智谱清言CEO张凯透露，GLM-4-Voice的研发历程可概括为三个关键步骤：首先是大规模的数据收集与精心预处理，以确保模型的训练数据具有广泛性和准确性；其次是高效的模型训练与持续优化，旨在提升模型的性能和情感识别能力；最后是细致的功能开发与全面测试，以确保用户能够享受到稳定、流畅的情感语音通话体验。 数据收集与预处理：为了训练出能够理解与表达情感的模型，智谱清言团队广泛收集了情感语音数据，涵盖社交媒体对话、电影电视剧台词等多个来源。同时，为提升模型在语音理解与生成方面的能力，他们还搜集了多种语言和方言的语音数据。在预处理阶段，团队对数据进行清洗、标注和分割，从而确保数据的高质量与一致性。

模型训练与优化：在模型训练过程中，智谱清言采用了自监督学习、半监督学习和迁移学习等多种策略，以提升模型的性能。同时，通过运用多种优化算法和技巧，他们成功地减少了模型的过拟合现象，并提高了模型的收敛速度与精度。

功能开发与测试：模型训练完成后，智谱清言开始了功能开发与测试工作。他们开发了语音识别、自然语言理解、自然语言生成及语音合成等多个模块，并将这些模块集成为一个完整的情感语音对话系统。经过全面的系统测试，包括功能、性能及兼容性等方面的测试，该系统展现出了卓越的稳定性和可靠性。

此外，智谱清言在情感语音模型方面还取得了多项创新。例如，在情感理解与表达上，他们提出了情感词典与注意力机制相结合的情感识别方法，以及情感嵌入与生成对抗网络相融合的情感合成技术。同时，在语音理解与生成领域，团队也提出了端到端神经网络语音识别方法，以及注意力机制与自回归模型相结合的语音合成技术等。

这些技术积累和创新能力共同推动了GLM-4-Voice这一情感语音模型的诞生。其开源策略更是为AI技术的商业化应用开辟了新道路，任何开发者均可利用这一模型来开发自己的情感语音对话系统，从而加速AI技术的商业化进程。 通过开源策略，智谱清言成功吸引了众多企业和开发者的关注，进一步扩大了其用户群体。这不仅为智谱清言带来了更多的商业机会，如提供API调用服务、定制化解决方案等盈利模式，同时也为其他开发者提供了基于其开源技术的AI产品和服务开发的基础。

值得注意的是，智谱清言似乎正积极拓展其在手机端AI应用领域的布局。近期，智谱与荣耀、高通以及三星等知名企业建立了合作关系，共同探索AI技术在手机端的应用潜力。这些举措表明，智谱清言正致力于打造手机端的AI应用，以满足不断增长的市场需求。

鉴于智谱AI通话中已经展现出的一些创新应用场景，我们期待智谱清言在未来能继续探索AI与手机操控的深度融合，为用户带来更加智能、便捷的体验。同时，也期待其能进一步推动AI技术的商业化应用，为全球用户带来更多创新的AI产品和服务。 AI技术已突破传统界限，成功实现了“打电话”功能，这一创新为AI领域带来了前所未有的震撼与期待。随着智谱清言情感语音模型GLM-4-Voice的开源策略，情感语音对话技术正迎来前所未有的发展机遇和应用空间。展望未来，我们有理由期待，基于GLM-4-Voice模型的创新应用和产品将层出不穷，为我们的生活注入更多便捷与乐趣。同时，也期待有更多开发者与研究人员投身于情感语音对话技术的探索之中，共同缔造这一领域的辉煌未来。