为什么音频 AI 不能只靠文本转写？
讽刺、愤怒、犹豫、压力——这些信号藏在声音里，不在文字里
传统语音 AI 方案先将音频转为文本，再把文本送给 LLM 分析，但大量的语气、节奏、停顿、情感信号在这一过程中丢失。Modulate 的 Velma 平台直接从音频原始信号中分析情感、意图、语调、强调、合成语音痕迹和对话行为模式。
底层采用 Ensemble Listening Model（ELM）架构，协调 100+ 个专用小型音频模型同时工作，每个模型专注不同声学特征，由编排层综合输出。这种设计比单一大型模型效率高出最多 1000 倍，大幅降低推理成本与能耗。
从在线游戏语音审核（ToxMod 产品）起步，现已扩展到金融欺诈检测、客服智能体表现监控、医疗 Deepfake 防护等多个领域。2026 年 9 月完成 Future Ventures 领投的 2500 万美元 B 轮融资，总融资额达 6000 万美元。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
音频原生情感与意图识别
直接从音频信号提取情感、语调、意图、停顿、强调等信号，不依赖文本转写，对讽刺、愤怒、犹豫等微妙信号识别准确率比 LLM 高 2 倍。
Deepfake 语音检测
Velma Deepfake Detect 在 Hugging Face 基准测试中排名第一，准确率 98.9%，用于识别合成语音攻击和身份冒充。
Ensemble 多模型架构
100+ 专用音频模型协同工作，编排层按需组合，推理效率比单体大模型最高提升 1000 倍。
实时对话行为分析
识别 150+ 种对话行为（打断、困惑、不满意等），支持自定义行为检测规则，可在通话进行中实时干预。
低价批量转写 API
批量转录 API 定价 $0.03/小时，在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 排名第一，适合大规模音频处理需求。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
注册 API 账号
访问 modulate.ai 注册开发者账号，获取 API Key，免费额度可用于测试。
调用 Velma API
通过 REST API 上传音频，选择需要的分析模块（情感、意图、Deepfake 检测等），获取结构化结果。
集成到应用
将分析结果接入你的客服系统、游戏平台或安全监控流程，实现实时对话质量监控与风险预警。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Modulate 和 OpenAI Whisper 有什么区别？
Whisper 是纯文本转写模型，输出的是文字内容；Modulate 的 Velma 平台在此基础上额外分析音频原始信号中的情感、意图、Deepfake 痕迹等声学特征，输出结构化语义分析结果。两者可以配合使用：先 Whisper 转写，再用 Modulate 分析语气和意图。
Modulate 的数据会存储在哪里？
音频分析在受控环境中完成，不保留原始音频内容。分析结果以结构化数据返回，符合 GDPR 要求。企业客户可部署私有化版本。
与同类音频 AI 工具对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Modulate | Whisper | Descript |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 情感/意图/Deepfake 检测 | 文本转写 | 音频编辑 |
| 情感识别 | ✅ 音频原生 | ❌ 仅文本 | ⚠️ 有限 |
| Deepfake 检测 | ✅ 98.9% 准确率 | ❌ 无 | ❌ 无 |
| 实时分析 | ✅ 流式处理 | ❌ 离线 | ❌ 离线 |
| 批量转录价格 | $0.03/小时 | 开源免费 | $10/小时 |
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