Meta Muse Voice Transcribe 是一款实时音频感知语音转写系统，版本号 v1.0.0，是全球首个具备实时音频感知能力的语音 AI 模型，可对超过 20 名说话人的会议音频进行分轨转写。
该模型支持 70 多种语言，在 Artificial Analysis 流式语音转写榜单排名第一，通过 Meta Model API 提供服务。
核心功能与技术亮点
文章正文
Meta 于 2026 年 8 月发布 Muse Voice Transcribe 语音转写模型。
这是全球首个实时音频感知 AI 模型，能在转写的同时感知说话人切换、语气和音频事件。
模型支持 20 名以上说话人的音频分轨，单段音频时长可超过 1 小时。
语言方面宣称支持 70 多种，其中 25 种经过深度验证。
自适应延迟机制可根据场景动态平衡响应速度与识别准确率。
源码简介
Muse Voice Transcribe 由 Meta 开发，属于 Muse 语音模型系列。
与仅输出文字的传统语音识别不同，该模型在流式转写中同步感知音频上下文。
说话人分轨能力可在多人会议中区分超过 20 名发言者并分别成稿。
作者为 Meta 语音团队，模型未采用 MIT 或 Apache 协议开源，通过 Meta Model API 商业授权调用。
版本号 v1.0.0，最后更新 2026 年 8 月，更新日志见 Meta AI 官方文档。
竞品对比
| 特性 | Muse Voice Transcribe | WHISPER | Deepgram |
|---|---|---|---|
| 定位 | 实时音频感知 | 批量转写 | 实时转写 |
| 说话人分轨 | 20人以上 | 不支持 | 12人 |
| 音频时长 | 1小时以上 | 30秒窗口 | 长音频 |
| 语言数量 | 70种以上 | 99种 | 36种 |
| 定价 | $3/千分钟 | 开源免费 | 按量计费 |
对比 WHISPER 和 Deepgram，区别在于 Muse Voice Transcribe 具备实时音频感知与超多人分轨能力，可作为 WHISPER 流式会议转写场景的替代方案。
适用场景
适用于大型多人会议的实时记录与分轨纪要生成。
支持客服中心电话录音的批量转写与说话人分离。
可用于播客和访谈节目的自动字幕与逐字稿制作。
适合跨语言会议中 70 多种语言的实时翻译辅助。
技术栈与运行环境
核心为实时音频感知架构，流式转写延迟可动态调节。
说话人分轨支持 20 人以上，适合大型会议场景。
语言覆盖 70 多种，其中 25 种为深度验证语种。
调用方式为 Meta Model API，定价每千分钟 3 美元，折合每小时 0.18 美元。
版本号 v1.0.0，最后更新 2026 年 8 月，更新日志见官方文档。
功能亮点
- 实时音频感知，全球首个在转写中同步理解音频上下文的模型
- 超多人分轨，单段音频区分 20 名以上说话人
- 长音频支持，单次处理超过 1 小时的连续音频
- 自适应延迟，按场景平衡响应速度与准确率
- 榜单第一，Artificial Analysis 流式语音转写榜排名第一
部署指南与常见问题
安装与部署提示
模型通过 Meta Model API 调用，无需本地部署 GPU 资源。
定价为每千分钟 3 美元，适合大批量音频的转写需求。
开发者可在 Meta AI 开发者平台申请 API 密钥并查阅接入文档。
版本号 v1.0.0，最后更新 2026 年 8 月，更新日志见官方发布说明。
截图与演示说明
封面展示了 Meta AI 官网的 Muse 系列产品介绍页面。
页面列出了 Muse 系列模型的更新动态与体验入口。
开发者可在平台内查看流式转写的演示与延迟指标。
API 文档提供了说话人分轨与多语言参数的配置说明。
常见问题
问，Muse Voice Transcribe 和 WHISPER 有什么区别？
区别在于 Muse 具备实时音频感知能力和 20 人以上说话人分轨，而 WHISPER 以批量转写为主且不支持分轨。
问，支持哪些语言？
宣称支持 70 多种语言，其中 25 种经过深度验证，覆盖全球主要语种。
问，如何收费？
通过 Meta Model API 按量计费，每千分钟 3 美元，折合每小时约 0.18 美元。
问，是否开源？
模型未开源，属于 Meta 商业授权服务，需通过 Meta Model API 调用。
下载说明
本文来源，IT之家，原文链接 https://www.ithome.com/0/997/218.htm 。
Muse Voice Transcribe 由 Meta 于 2026 年 8 月发布，版本 v1.0.0。
更新日志见 Meta AI 官网，最后更新 2026 年 8 月。
相关开源语音研究可参考，GitHub 地址 https://github.com/facebookresearch ，MIT 协议项目见仓库说明。