<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Tradução de Voz em Tempo Real com IA, Transcrição e Resumo de Reuniões - VoicePing 2.0 on VoicePing</title><link>https://voiceping.net/pt/</link><description>Recent content in Tradução de Voz em Tempo Real com IA, Transcrição e Resumo de Reuniões - VoicePing 2.0 on VoicePing</description><generator>Hugo</generator><language>pt</language><lastBuildDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://voiceping.net/pt/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Apresentando o VoicePing ASR Model V0.1</title><link>https://voiceping.net/pt/blog/research-voiceping-asr-model-v01-benchmark/</link><pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://voiceping.net/pt/blog/research-voiceping-asr-model-v01-benchmark/</guid><description>&lt;h2 id="apresentando-o-voiceping-asr-model-v01">Apresentando o VoicePing ASR Model V0.1&lt;/h2>
&lt;p>Hoje apresentamos o &lt;strong>VoicePing ASR Model V0.1&lt;/strong>, nosso modelo multilíngue de conversão de fala em texto para os idiomas que aparecem com mais frequência no VoicePing: &lt;strong>inglês, japonês, coreano, chinês e vietnamita&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;p>O VoicePing foi construído em torno da comunicação falada multilíngue: reuniões, eventos, tradução de voz, transcrições, resumos e busca. Nesses fluxos de trabalho, o ASR (reconhecimento automático de fala) não é um recurso isolado. É a primeira camada de toda a experiência do produto. Se a transcrição é instável, cada etapa seguinte se torna menos útil.&lt;/p></description></item><item><title>Benchmark de TTS emocional: Qwen3-TTS, CosyVoice, IndexTTS-2, Fish Audio e VoxCPM para japonês e chinês</title><link>https://voiceping.net/pt/blog/research-ja-zh-emotional-tts-benchmark/</link><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://voiceping.net/pt/blog/research-ja-zh-emotional-tts-benchmark/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>Modelos e referências:&lt;/strong>&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice">Qwen3-TTS CustomVoice 1.7B&lt;/a>
&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://arxiv.org/html/2412.10117v2">CosyVoice 300M Instruct / CosyVoice2&lt;/a>
&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://huggingface.co/fishaudio/s1-mini">Fish Audio S1-mini&lt;/a>
&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://github.com/OpenBMB/VoxCPM">VoxCPM2&lt;/a>
&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://arxiv.org/html/2506.21619v2">IndexTTS-2&lt;/a>
&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="resumo">Resumo&lt;/h2>
&lt;p>Benchmarkamos cinco sistemas de TTS emocional para &lt;strong>japonês e chinês&lt;/strong> em seis emoções alvo: &lt;code>neutral&lt;/code>, &lt;code>happy&lt;/code>, &lt;code>sad&lt;/code>, &lt;code>angry&lt;/code>, &lt;code>fear&lt;/code> e &lt;code>disgust&lt;/code>. As frases são neutras para que a emoção venha do estilo de fala.&lt;/p>
&lt;p>O candidato mais equilibrado é o &lt;strong>Qwen3-TTS CustomVoice 1.7B&lt;/strong>: CER baixo, melhor anchor hit rate, boa naturalidade e o compromisso mais prático em japonês/chinês.&lt;/p></description></item></channel></rss>