声明:本文来自于微信公众号 白鲸出海，作者:张凯然，授权站長之家转载发布。

7月16日，語音輸入創企 Willow Voice 宣布完成420万美元天使融資，由 YC 领投;而就在几天前，6月25日另一家語音輸入创企 Wispr Flow 也宣布完成了3000万美元 A 轮融资。

此前，我們一直在觀察 AI 語音赛道，但能拿到融资的基本都是做語音合成，也就是“输出”。睙徵赛道头部的 ElevenLabs，在今年1月份，完成了 C 轮2.5亿美元融资，估值达到30亿美元以上。

但最近的2笔融资，貌似在释放另一种信号，反向做“输入”的語音创企，正在获得资本的关注。

語音輸入2012年就有，

爲什麽還能拿到融資?

Willow Voice 和 Wispr Flow（下文简称为 Willow 和 Flow）专注 ASR 技术(自动語音识别)，两款产品基本类似，都有点类似“語音輸入法”，用户只需要按下电脑或手机上的特定按钮，就能直接将讲话的内容转录成文字。

乍听上去，这已经是我们在日常生活中习以为常的功能，睙徵，微信2019年就在 iOS 端推出了“語音转文字功能”，苹果更是在2012年的 iOS6中就上线了最初版本的“語音听写”（Voice Dictation）功能，且 ElevenLabs、OpenAI 等 AI 时代的明星创企也都覆盖了語音转文字的场景。

語音作为输入，输出格式化文本的错词率（左），

輸出非格式化文本的錯詞率（右），注:錯詞率爲

百分数，例如OpenAI 的 Whisper 在格式化文本的

錯詞率爲14.9%，數據越低意味著模型能力越強，

本測試亦包含各模型在吵鬧環境、強口音、帶專業術

语的語音等场景，测试结果发布时间:2025年2月

|图片来源:Voice Writer.io

Formatted（格式化）:需要模型直接輸出正確的格式，也就是說不僅詞彙的識別正確，也需要正確輸出大小寫和標點符號。Unformatted(非格式化):僅考慮詞語本身的識別正確率

根据 VoiceWriter.io 的测试，除 Google Cloud 的转录功能稍差之外，其他产品的差别不大，在非格式化文本场景下大部分产品的错词率都在10% 以下，与未经专业转录训练的人类水平相当，但在需要考虑标点和大小写的格式化文本场景，語音转录模型表现稍差一些，所有产品的错词率平均增加了10%。

而根据 Flow 创始人 Tanay Kothari 在播客中的说法，虽然 AI 对非格式化文本转录时的 WER 已经很低了，但却没有意义，因为就算有产品能做到1% 以下的错词率，仍意味着每几句话就有一个错词，用户仍无法完全信任 AI。

而且由于口語和書面語有所差別，所以即使模型能夠完全按照用戶所說進行轉錄，用戶也不會將輸出文字直接作爲消息發送或儲存到筆記産品中，仍需要簡化和改錯。

在这一理念的指导下，Flow 与传统語音转文字的区别是，追求“零编辑信息”，做法上，两款产品均是在“AI 直接转录内容”和“输出内容”中间加了“文字处理”的步骤，给用户输出能够直接使用的文字。而这一步文字处理分三个层面，一是格式化文字输出，即正确断句、去语气词等;二是上下文的理解，睙徵能够自动纠正口误、识别情绪等;三则是语境识别，即在 DM、邮件、笔记等不同的输入场景中，输出不同风格文字的能力。

而经过对 Flow、Willow 和 OpenAI Whisper 进行初步对比测试发现，OpenAI Whisper 的输出仅停留在第一层，Flow、Willow 能做到第二层，而第三层则基本都没有做到。

目標很美好，但現實達不到

从产品逻辑上看，Flow 和 Willow 其实完成的是“口语输入”到“书面语输出”的流程，那么紵峄是以书面语为主，其使用场景也就更加偏向办公场景。

a16z 的年终 AI 产品盘点中，ElevenLabs 的

首席设计师 Ammaar Reshi 以及创业者 Ben

Tossell 都曾经推薦过Flow，且从推薦内容来看，他们

几乎是天天使用的，详情可见《AI 霸屏的第二年，

硅谷大佬们都 Pick 哪些 AI 产品》选题|图片来源:a16z

而由于語音輸入相比键盘输入对周围的影响更大，没那么适合坐工位的普通打工人。所以，从 Flow 创始人的分享来看，他们最初瞄准的是接受大量信息、有输入提效需求，且大多有单独办公室或经常在外（非办公室）处理工作的硅谷 VC/创业者/高管群体。

Flow 官网上的典型用户分析|图片来源:Flow官网

而在通过 VC/创业者/高管进行初期裂变之后，Flow 开始通过 Product Hunt 来触达更多有需求的用户，睙徵学生、代码开发者、创作者/作家、律师、咨询顾问等。与 VC/创业者/高管群体一样，这部分用户也有需要处理大量文字或有长文本输入的需求，且工作地点普遍比较灵活，亦会经常在外处理文字。

鉴于“工作状态下的文本输入”及“非办公室”两个特点，我们设定了 To do List、邮件回复、会前备忘录三个场景，对 Willow 和 Flow，及 ChatGPT 听写功能（Whisper 模型驱动），进行对比测试。

测试1:To do List场景

场景描述:在去往办公室的车上，一位 Team leader 需要梳理当天的重要事项，并在笔记 App 中记录下来。

口语化内容:嗯…今天首先要更新主页面的图标，然后在三点半前发上线通知。第二，四点钟要与团队开复盘会。还有，把上周的日报发给 John。第三，五点前，把用户反馈汇总文档整理了，最后，晚上七点前，把下周的排期发给产品。

輸出要求:關鍵信息正確，代辦事項自動分點呈現。

不同産品的輸出:

评价:在这个场景中，三款产品均没有丢失时间/事项等核心信息，Flow 和 Willow 都按照原文中的“首先/第二/第三/最后”等标识词进行了分段，看上去更像是 To do List，而在标点符号和格式上，Flow 做得更好一些。

而 OpenAI 的 Whisper 总体表现最差，虽然加了标点，但没分段，还在最后加入了冗余文字。

測試2:含專業術語的備忘錄場景

場景描述:在券商的財報點評會開始之前，用戶作爲券商分析師需要對財報的亮點進行簡單總結，形成文字備忘錄，並分享給團隊其他成員。

口语化内容:“呃…我刚看了那个财报，XX 这季度虽然同比是有增长的，但是环比是负的，然后它那个订阅收入占比在上升，主要是那个 XX 和 XX 的贡献吧，另外它跟阿里的那个可转债得看看了，就是是不是有摊薄风险的问题?我建议把重点放在产品结构和付费动能这块，营收增速还是偏保守。”

輸出要求:關鍵信息正確，專業術語正確，語氣偏正式。

不同産品的輸出:

注:紅色爲出現錯誤的詞彙，文字爲

AI生成，僅做測試用途，與現實無關

评价:在带一定专业术语的备忘录场景下，三款产品均在“摊薄风险”这个术语上发生了错误，Willow 和 Whisper 也都出现了为数不少的其他错误，而当笔者手动在 Flow 中添加了“摊薄风险”这个词后，Flow 仍没有正确输出，总体来讲，三款产品都没法胜任专业一些的场景，但相比之下 Flow 做的略好。

除此之外，三款産品均沒有修正諸如“環比是負的”等，一些“口語化”表達，也沒有進行邏輯梳理，筆者在輸入時將“收入”拆分到了第一句和第三句來講，三款産品均沒有將同類內容合並到一起。

測試3:回複客戶郵件場景

場景描述:在機場，用戶需要回複客戶的咨詢郵件，提供建議。

口语化内容:您好，看到你们说想优化销售流程，我感觉其实你们现在的问题还挺典型的，就是前期线索进来之后没有特别系统的筛选机制吧，然后导致后面销售在跟进的时候效率挺低的——像这种情况，我们之前有几个客户也遇到过，一般会建议统一一下线索评分的标准，或者引入个比较轻量的 CRM 系统啥的也可以。我这两天再把我们之前做的一个案例给你整理一下，到时候你看看是不是有参考价值哈。

輸出要求:自動分段、呈現郵件格式、文風正式。

不同産品的輸出:

评价:Flow 和 Willow 都按照邮件的格式将“你好”另起了一行，Flow 在分段方面做得更好一些，三款产品都没有能很好地修改输入时的口语化表达，仅有 Flow 有将“到时候”改成了“届时”。整体来看，邮件的文风仍非常口语化，在发送之前需要用户手动修改。

体验下来，Flow 和 Willow 质量虽然可接受，但距离其“零编辑”的目标，相差还是挺远的，在专业术语的识别、以及正式文风中，都出现了不达标的输出。笔者对英文转录也进行了测试，结果差不太多，也会出现转录出错的情况。

寫在最後

虽然从测试结果看，Flow 和 Willow 在专业术语和正式文风等场景中距离“零编辑”还有一定的差距，但根据各媒体的报道，Flow 的用户粘性和付费率都相当高，截止目前，Wispr Flow 官宣用户规模月环比增长超50%，6个月活跃用户留存率达到80%，付费率高达19%，年收入（2024.7-2025.7）已经达到380万美元。

未能达成“零编辑”目标与用户付费之间，是 Flow 这类产品虽然还不能让用户完全不动手、但已经相较于之前提供了差异化的体验。

不少Reddit 和 Product Hunt 上的用户表示，

用 Flow 与 ChatGPT 交互或者进行 Vibe

Coding，体验很好 |图片来源:Reddit

根据 Reddit 和 Product Hunt 上评论，在不是那么正式的输入场景下，Flow 表现得比其他产品好很多，能够令人满意。睙徵有用户用 Flow 与 Cursor 进行自然语言交互（如上图）进行 Vibe Coding，在这个场景中，用户只需按 mac 键盘上的一个按键、就可以直接口聊，虽然在第3层针对于特定场景的书面语转化中，Flow 还有所欠缺，但在前2层格式化与上下文理解，Flow 表现明显强于 OpenAI 的 Whisper 为首的其他产品。

Flow 的超高粘性和付费率还反映出，通过語音輸入来减少人机交互的“摩擦”、实现提效，可能是一个可行方案。虽然 Flow 和 Willow 目前都没有做到在所有场景下“零编辑”的目标，但是随着大模型能力的进一步提升与数据的积累，未来大概率能够有很大改善。

而根据 Flow 创始人的说法，如果未来“語音輸入”可以达到能让用户信任的程度，未来“語音輸入”取代键盘，成为人机交互的新范式（語音操作系统）也就不远了，“现实提效+未来颠覆旧范式的可能性”可能才是 VC 们愿意真金白银投入語音輸入的原因。

（舉報）