Palabra AI 

在文本翻译已近乎普及的今天，实时语音翻译仍是AI领域的一块“硬骨头”。延迟高、语音机械、语境丢失——这些问题让跨语言对话始终难以真正“无缝”。

一家名为 Palabra AI 的初创公司正试图改变这一现状。该公司推出了一款基于自研大语言模型（LLM）的实时语音翻译引擎，目标是让跨语言沟通像母语对话一样自然流畅。

近日，Palabra AI 宣布完成 840万美元种子轮融资，由 Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian 创立的风投机构 Seven Seven Six（776） 领投，Creator Ventures 以及 Instacart 联合创始人 Max Mullen、前 a16z 合伙人 Anne Lee Skates 等知名投资人跟投。

为什么语音翻译比文本难？

“AI 能生成内容，也能翻译文本，但语音翻译是另一个维度的问题。”Ohanian 指出，“它需要实时切换语言，同时让输出的语音听起来像人，而不是机器。”

当前多数语音翻译方案依赖“拼接式”技术：先用第三方 ASR（语音转文本）将语音转为文字，再调用翻译 API，最后通过 TTS（文本转语音）合成语音。这一链条不仅延迟高（通常超过2秒），且各环节质量参差，导致整体体验割裂。

Palabra 的解决方案是：从底层重构整个流程。

自研模型，掌控全链路

Palabra 的核心优势在于其自研的端到端大语言模型。不同于依赖第三方 API 的竞品，Palabra 拥有对 ASR、翻译和 TTS 全流程的完全控制权。

这带来了五大关键能力：

• 超低延迟：端到端延迟控制在 800 毫秒以内，接近人类对话的自然节奏；
• 语音克隆：自动匹配发言者音色，甚至可克隆用户声音，实现“原声翻译”；
• 情感保留：正在开发情感复制功能，让翻译语音保留原说话人的情绪起伏；
• 术语定制：支持企业级术语表管理，确保专业场景下的准确表达；
• 本地化部署：可在客户所在地区部署专用服务器，进一步降低延迟并保障数据安全。

“我们不存储任何对话数据，所有处理均在加密通道中完成。”公司强调，数据隐私与安全是核心设计原则。

广泛兼容，场景多元

Palabra 提供面向消费者与企业客户的双重产品线：

1. 桌面应用（Windows & Mac）

支持 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams、Slack、Discord、WhatsApp 等主流视频会议与 VoIP 工具。用户可实时听到以自己语言呈现的对方语音，无需佩戴耳机或切换设备。

未来还将支持 YouTube、Netflix、Twitch 等内容平台的原生翻译，让流媒体观影也实现无障碍。

2. 企业级 API/SDK

开发者可将 Palabra 的翻译引擎集成到自有产品中，适用于：

• 跨国会议与混合活动直播；
• 客户支持与销售沟通；
• 社交电商、约会应用、游戏直播等需要实时互动的场景。

目前，Palabra 已为实时通信平台 Agora 提供多语言直播支持，也被 GIS Group 等语言服务公司用于辅助人工口译。

支持30+语言，可扩展性强

Palabra 当前支持超过 30 种语言，包括英语、西班牙语、中文、法语、德语、阿拉伯语等主流语种。其自建的数据管道可在数周内完成新语言的训练与上线，并通过人工口译员进行质量校验。

“我们的目标是让翻译感觉不到技术的存在。”联合创始人 Artem Kukharenko 表示。他曾在三星担任机器学习工程师，因长期作为“数字游民”在多国生活，亲历语言障碍之痛，遂决心用技术解决这一问题。

免费试用 + 付费订阅，快速上手

用户可免费体验每月 30 分钟的翻译时长。如需更高额度，付费计划起价为 25 美元/月，包含 60 分钟跨应用翻译服务。

企业客户可通过定制方案获取更高并发支持。Palabra 正在开发新模型，目标是支持 10,000 个并发音频流，为大型活动与平台级应用提供基础设施。

竞争激烈，但差异化明显

Palabra 面临来自谷歌（Meet 实时翻译）、EzDubs（Y Combinator 支持）以及迪拜初创 Camb.AI 等公司的竞争。但其自研模型、超低延迟、语音克隆与企业级安全的组合，使其在专业场景中具备显著优势。