出门问问「序列猴子」语音大模型通过生成式人工智能服务备案

出门问问多模态大模型又添新备案！出门近日，问问务备出门问问（02438.HK）语音大模型「序列猴子」成功通过上海市生成式人工智能服务备案，序列这是猴语出门问问继「序列猴子」大模型完成相应备案后的又一次成就。

此次备案的模型顺利通过，不仅标志着「序列猴子」语音大模型在技术落地应用上取得了重要进展，通过也彰显了出门问问在多模态大模型领域发展的生成式人雄厚实力。

「序列猴子」语音大模型以出门问问自研并完成备案的工智「序列猴子」大模型为基座模型，采用第六代TTS引擎 MeetVoice Pro以及语音合成标记语言（SSML）技术进行开发。出门「序列猴子」语音为通用大模型，问问务备提供多种文本和语音应用功能。序列

其中，猴语文字转语音功能可以将文字快速转换成自然、模型流畅的通过语音，可用于制作有声书、生成式人语音广告或自动播报；声音克隆功能可以对语音样本的深度学习训练，产生极富自然感和表现力的合成声音；发音校正则是对于发音不准或多音字提供了校正功能，确保语音合成的准确性；智能文案创作可以为用户提供多种风格的改写建议，帮助用户更高效地创作文案。

「序列猴子」语音大模型为AI在声音方面的探索提供了更多的可能性，出门问问旗下的「魔音工坊」（海外版 DupDub）就是其重要应用之一。「魔音工坊」是一款集文案、配音、剪辑全流程一站式 AI 软件，在海内外拥有超过800万注册会员，付费会员超60万。其具有六大核心功能，即软件配音、文字转语音、真人配音、声音商店、效率工具、声音克隆及视频编辑，并拥有有声音克隆、声音搜索、情感合成 / 角色迁移以及声音合成四方面声音黑科技。依托序列猴子大模型，「魔音工坊」可通过 3-10 秒的短音频，快速地实现声音克隆，并支持跨语言迁移、情感语气生成。其海外版 DupDub 还支持多语言生成，目前已涵盖英语、法语、日语、西班牙语、 葡萄牙语、泰语等。

作为业内稀缺的坚持「产模结合」的公司，出门问问声音大模型与「魔音工坊」的配合典型地体现了「产模结合」数据飞轮效应。一方面「魔音工坊」自身的用户数据昼夜不息地反哺着声音大模型的训练，另一方面，声音大模型让「魔音工坊」不断自我突破，有着“超写实”自然音色的惊艳表现，吸引着全球数以百万计的用户深度玩转。

以「魔音工坊」新华社的合作为例，新华社将AI配音加入到新媒体AIGC创新平台后，分别用磁性播音腔、温柔女声、治愈童声等不同类型的声音为推文配上情绪匹配、朗读准确的音频。从文本导入到AI配音成本，通常只要几分钟，大幅缩短了文本配音时间，为新华社工作人员释放更多工作精力。

新华社还可以通过形象克隆和声音克隆技术，为记者或者主持人1:1克隆形象，极大的提升后续拍摄和剪辑的效率。在新华社客户端“问证”板块中，便新增了“数字记者”角色。根据真人记者形象，出门问问为其1:1克隆出了数字记者，并通过短视频形式出镜，随时随地为读者科普播报，报道新闻事件。

出门问问成立于2012年，是一家以生成式AI和语音交互为核心的人工智能公司，为全球多个国家和地区提供AI智能硬件、AI政企服务，以及面向创作者的AIGC产品。

出门问问以「Make AGI Accessible and AI CoPilot everywhere」为愿景，致力于打造国际领先的通用大模型，通过AI技术、产品及商业化三位一体发展，成为全球AI CoPilot的引领者。

出门问问拥有行业领先的AI基础设施能力、前沿通用大模型「序列猴子」，以及丰富的垂直领域软硬结合的优化算法技术模块，是为数不多的同时服务于内容创作者、企业、消费者三大类不同群体的公司。

面向内容创作者用户，出门问问致力于通过AIGC赋能内容创作，目前已构建丰富的AIGC CoPilot产品矩阵，包括AI配音助理「魔音工坊」及海外版「DupDub」、AI数字分身「奇妙元」及海外版「LivGen」、企业AI交互式数字员工生成平台「奇妙问」、可一键成片的AI短视频生成平台「元创岛」等，打造一站式内容创作平台，赋能创作者实现高效内容生成。

在应用和大模型的垂直整合下，出门问问形成了独特的AIGC商业模式。相较于传统的ToB和ToC，AIGC公司可以形成独特的新商业模式——服务SMB或Professional Consumer（ToSMB/ToPC）。这样的商业模式既可以避免传统ToB的项目制，也可以避免跟ToC互联网巨头竞争停止增长的流量。

在「产模结合」战略和ToSMB/ToPC商业模式的指引下，截至目前，出门问问的AIGC产品累计服务的用户数量已超1500万，注册用户数量超1000万，其中付费的用户数量约86.5万，公司已由传统AI项目制模式成功转型可持续增长的AIGC业务模式。

未来，出门问问将继续AIGC应用场景中深耕，借助公司的领先及先发优势，持续探索AIGC的技术与应用边界，为推动我国生成式人工智能的建设与发展贡献力量。

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