1. 全模態混合輸入輸出，打破交互邊界

2. 情感語義雙維度分析，精準捕捉用戶情緒

3. 實時交互與低延遲響應，媲美人類對話流暢度

4. 風格可控的高表現力語音生成

1. 三層流式處理架構

2. 關鍵技術模塊

3. 開發接口與調用方式

方式一：通過“OpenAI官網”獲取API Key（國外）

• 步驟1：訪問OpenAI官網
• 步驟2：創建或登錄賬戶
• 步驟3：進入API管理界面
• 步驟4：生成新的API Key
• 使用 OpenAI API代碼

方式二：通過“能用AI”獲取API Key（國內）

• 步驟1：訪問能用AI工具
• 步驟2：進入API管理界面
• 步驟3：生成新的API Key
• 使用OpenAI API的實戰教程

2024年，OpenAI重磅推出了多模態語音交互模型——GPT-4o-Audio-Preview，它不僅支持文本與音頻的混合輸入輸出，還在情感識別、實時響應、語音合成等方面實現了多項技術突破，徹底顛覆了傳統語音交互體驗。今天我將介紹一下 GPT-4o-Audio-Preview 多模態語音交互模型和API的使用教程！

一、GPT-4o-Audio-Preview的核心特性

1. 全模態混合輸入輸出，打破交互邊界

GPT-4o-Audio-Preview支持文本和音頻的任意組合輸入，輸出形式也可以是文本、語音，甚至兩者同時出現。舉個例子，用戶在客服場景中既可以發送語音指令，也能輸入文字查詢，模型會根據上下文智能生成自然流暢的語音回復或結構化文本，大幅提升交互的靈活性和自然度。

2. 情感語義雙維度分析，精準捕捉用戶情緒

模型利用卷積神經網絡（CNN）提取音頻的聲學特征，再結合Transformer架構進行深度語義理解，能夠識別語音中的情感傾向（如憤怒、喜悅）、語調變化（升調、降調）以及重音位置。這意味著它不僅“聽懂”了你說什么，更能“感受到”你說話時的情緒波動，為客服體驗和用戶滿意度提升提供了強大支持。

3. 實時交互與低延遲響應，媲美人類對話流暢度

采用流式處理技術，模型實現了“邊聽邊說”的實時交互，首包響應延遲低至100毫秒，全鏈路峰值響應延遲僅800毫秒，接近人類對話的自然節奏。特別是在車載語音助手場景中，駕駛員可以無縫與系統對話，極大提升駕駛安全和便利性。

4. 風格可控的高表現力語音生成

GPT-4o-Audio-Preview支持通過prompt控制語音的音色、語速、語調，能夠模擬不同角色的語音風格，比如客服、教師、朋友等，滿足虛擬主播、智能助理等多樣化需求。端到端訓練架構避免了傳統ASR+TTS級聯模型的誤差累積，語音自然度達到4.5分（滿分5分），聽感極佳。

二、技術架構深度剖析：端到端流式處理的秘密

1. 三層流式處理架構

• Audio Encoder：12層CNN+6層Transformer，將音頻信號轉為聲學特征向量，支持8kHz-48kHz多格式音頻。
• GPT-4o LLM：基于1750億參數Transformer，支持最長3000秒上下文，融合音頻特征與文本token。
• Audio Head：流式語音生成器+風格控制模塊，輸出WAV、MP3等格式，支持多樣化語音風格。

2. 關鍵技術模塊

• Duplex交互模塊：實時監測用戶語音狀態，動態調整響應策略，實現自然對話輪次切換。
• Style CoT技術：引入思維鏈機制，先預判語音風格token，再融入生成過程，提升風格一致性和多樣性。
• 安全防護機制：內置深度偽造檢測和敏感內容過濾，保障用戶隱私和數據安全。

3. 開發接口與調用方式

通過OpenAI Chat Completions API調用，支持音頻格式、音色、語速等參數配置，支持流式響應和動態調整，極大方便開發者集成。

三、GPT-4o-Audio-Preview的獨特優勢

此外，GPT-4o-Audio-Preview采用端到端訓練架構，顯著降低誤差率（5%以內），響應速度提升至400-600毫秒，遠優于傳統ASR+TTS級聯模型。

四、獲取GPT-4o-Audio-Preview 模型的API

方式一：通過“OpenAI官網”獲取API Key（國外）

步驟1：訪問OpenAI官網

在瀏覽器中輸入OpenAI官網的地址，進入官方網站主頁。https://www.openai.com

步驟2：創建或登錄賬戶

• 點擊右上角的“Sign Up”進行注冊，或選擇“Login”登錄已有賬戶。
• 完成相關的賬戶信息填寫和驗證，確保賬戶的安全性。

步驟3：進入API管理界面

登錄后，導航至“API Keys”部分，通常位于用戶中心或設置頁面中。

步驟4：生成新的API Key

• 在API Keys頁面，點擊“Create new key”按鈕。
• 按照提示完成API Key的創建過程，并將生成的Key妥善保存在安全的地方，避免泄露。??

生成API Key

使用 OpenAI API代碼

現在你已經擁有了 API Key 并完成了充值，接下來是如何在你的項目中使用 GPT-4.0 API。以下是一個簡單的 Python 示例，展示如何調用 API 生成文本：

import openai
import os

# 設置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 調用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4o-audio-preview",
    prompt="魯迅與周樹人的關系。",
    max_tokens=100
)

# 打印響應內容
print(response.choices[0].text.strip())

方式二：通過“能用AI”獲取API Key（國內）

針對國內用戶，由于部分海外服務訪問限制，可以通過國內平臺“能用AI”獲取API Key。

步驟1：訪問能用AI工具

在瀏覽器中打開能用AI進入主頁https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

步驟2：進入API管理界面

登錄后，導航至API管理頁面。

步驟3：生成新的API Key

1. 點擊“添加令牌”按鈕。
2. 創建成功后，點擊“查看KEY”按鈕，獲取你的API Key。

使用OpenAI API的實戰教程

擁有了API Key后，接下來就是如何在你的項目中調用OpenAI API了。以下以Python為例，詳細展示如何進行調用。

1.可以調用的模型

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
gpt-4o-audio-preview
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229
等等

2.Python示例代碼（基礎）

基本使用：直接調用，沒有設置系統提示詞的代碼

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="這里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用戶提示詞傳進來content
        {'role': 'user', 'content': "魯迅為什么打周樹人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面寫了可以調用的模型
    stream=True# 一定要設置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

在這里插入代碼片

3.Python示例代碼（高階）

進階代碼：根據用戶反饋的問題，用GPT進行問題分類

from openai import OpenAI

# 創建OpenAI客戶端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己創建創建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 這里是系統提示詞
    sysContent = f"請對下面的內容進行分類，并且描述出對應分類的理由。你只需要根據用戶的內容輸出下面幾種類型：bug類型,用戶體驗問題，用戶吐槽." \
                 f"輸出格式:[類型]-[問題:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系統提示詞傳進來sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用戶提示詞傳進來content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 這是模型
        model='gpt-4',  # 上面寫了可以調用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "這個頁面不太好看"
    api(content)

本文轉載自??愛學習的蝌蚪??，作者：hpstream