谷歌近日對其音頻處理模型進行了突破性升級，正式推出具備原生音頻處理能力的Gemini2.5Flash Native Audio。這項技術革新標志著人工智能交互從傳統的文本轉換模式，向具備情感感知能力的實時對話系統邁出關鍵一步。與傳統需要先將語音轉錄為文本再進行分析的AI系統不同，新模型能夠直接解析聲音信號中的語調變化、情感波動和語音停頓，實現更接近人類對話的交互體驗。
技術團隊重點優化了模型的"原生音頻理解"機制。通過端到端的音頻處理架構，系統可以同步捕捉語音中的語義內容與情感特征，在保持對話連貫性的同時，準確識別用戶意圖。這種處理方式不僅提升了響應速度，更使交互過程具備更強的情境適應能力。測試數據顯示，模型在遵循開發者指令的準確率方面從84%提升至90%，尤其在處理復雜的多步驟任務時表現出顯著優勢。
在專業性能評估中，該模型在ComplexFuncBench音頻基準測試中取得71.5%的函數調用準確率，較OpenAI的gpt-realtime模型（66.5%）實現5個百分點的領先。這一優勢在需要實時語音交互的場景中尤為突出，例如多輪對話管理、動態任務調整等應用場景。研究人員指出，模型通過增強記憶模塊設計，能夠保持長達數輪的對話上下文連貫性，為構建智能語音助手提供了更可靠的技術基礎。
目前，升級后的模型已通過Gemini API向開發者全面開放，并深度集成至Google AI Studio、Vertex AI、Gemini Live及Search Live等開發平臺。開發者可以利用模型增強的情感識別能力和對話記憶功能，創建具備情緒感知特性的智能客服、教育輔導等應用。技術文檔顯示，新模型在保持低延遲響應的同時，支持多語言環境下的自然交互，為全球化應用部署提供了技術保障。
