Seed LiveInterpret 2.0 – 字节跳动Seed推出的同声传译模型

Seed LiveInterpret 2.0是什么

Seed LiveInterpret 2.0 是字节跳动Seed团队推出的端到端同声传译模型，支持中英双向翻译。具备接近真人水平的翻译准确率和极低的延迟，能实现“边听边说”的实时翻译。模型基于全双工语音生成理解框架，支持多人语音输入，可实时复刻说话人的音色，无需提前采集声音样本。在复杂场景下，翻译准确率超70%，单人演讲时超80%。平均语音到语音延迟仅2-3秒，较传统系统降低60%以上。Seed LiveInterpret 2.0 能智能平衡翻译质量和延迟，适应不同语音输入条件。模型已通过火山引擎对外开放。

Seed LiveInterpret 2.0的主要功能

高保真、超低延迟的语音到语音翻译：支持中英双向翻译，延迟低至2-3秒，接近专业人类同传水平。
零样本声音复刻：能实时提取说话人的音色特征并复刻其声音，无需提前采集样本，提升交流的自然感。
智能平衡翻译质量与延迟：根据语音清晰度和流畅度，自动调整输出节奏，确保翻译质量与实时性的最佳平衡。
精准语境理解：在复杂场景（如多人对话、中英混杂）中，仍能实现高质量的理解和翻译，能纠正潜在错误。
实时语音处理：支持多人语音输入，像人类同传译员一样“边听边说”，直接输出翻译语音。

Seed LiveInterpret 2.0的技术原理

全双工语音理解与生成框架：Seed LiveInterpret 2.0 采用全双工端到端语音生成理解框架，能同时处理语音输入和生成翻译语音输出。使模型可以像人类同传译员一样，以极低的延迟“边听边说”，实时接收源语言语音输入并直接输出目标语言的翻译语音。
多模态大语言模型（Multimodal LLM）：模型基于多模态大语言模型（LLM），通过大规模预训练和多任务持续学习（Continual Training, CT），将音频编码器与语言模型结合。预训练数据涵盖音频到文本转录、文本到音频合成和纯文本处理任务，提升模型的语音理解和生成能力。
监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）：在多模态预训练的基础上，模型通过高质量人工标注数据进行监督微调。让模型学会更准确的翻译时机和翻译准确性，显著提升同传效果，特别是在复杂场景下的翻译准确率。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）：为了进一步降低延迟并提升翻译质量，模型采用强化学习方法。通过构建过程奖励模型（单轮奖励）和结果奖励模型（多轮奖励），模型能在训练过程中动态调整翻译策略，平衡翻译质量和延迟。强化学习显著降低了模型的延迟，同时进一步提升了翻译质量。
零样本声音复刻：Seed LiveInterpret 2.0 支持零样本声音复刻，即无需提前采集说话人的声音样本，仅通过实时对话即可提取说话人的音色特征，并用该音色特质实时“说出”外语。提升了交流的自然感和沉浸感。
智能平衡翻译质量与延迟：模型能根据语音输入的清晰度、流畅度和复杂程度，自动调整翻译输出的节奏。在输入语音流畅清晰时，模型快速响应；在输入语音不流畅时，模型会等待合适的内容后再开始翻译，确保更高的翻译准确率。
复杂场景下的精准理解：Seed LiveInterpret 2.0 依托团队在语音理解能力上的长期积累，能在多人对话、中英混杂、说话不清晰、语序混乱等复杂场景中实现高质量的理解和翻译。能纠正潜在错误，确保翻译的准确性和自然性。

Seed LiveInterpret 2.0的项目地址

项目官网：https://seed.bytedance.com/zh/seed_liveinterpret
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.17527

Seed LiveInterpret 2.0的应用场景

国际会议：在国际会议中，Seed LiveInterpret 2.0 可以实时翻译演讲者的发言，帮助不同语言背景的参会者更好地理解会议内容。
多语言直播：在多语言直播场景中，Seed LiveInterpret 2.0 能为观众提供实时翻译，打破语言障碍。
远程教育：在远程教育领域，Seed LiveInterpret 2.0 可以帮助学生和教师跨越语言障碍进行互动。例如，在国际在线课程中，学生可以实时听到教师的讲解并参与讨论，教师也可以理解学生的提问并及时回应。
跨国商务交流：在跨国商务会议和谈判中，Seed LiveInterpret 2.0 可以实时翻译双方的对话，确保沟通的准确性和效率。
旅游与文化交流：在旅游和文化交流活动中，Seed LiveInterpret 2.0 可以帮助游客更好地与当地居民交流，理解文化背景和历史信息。