ElevenLabs, разрабатывающая технологии работы с голосом на основе искусственного интеллекта, представила модели преобразования текста в речь Eleven v4 и Eleven v4 Turbo. Компания отмечает, что Eleven v4 с полностью новой архитектурой интерпретирует интонацию, темп, эмоции, характер и контекст, создавая более естественные голоса; в длинных текстах модель сохраняет идентичность говорящего и может менять интонацию в зависимости от предыдущих реплик. В одной команде можно использовать несколько тегов голоса; смех, гнев, акцент и фоновые звуки можно описывать естественным языком. Также предлагается улучшенная поддержка International Phonetic Alphabet (IPA).
Eleven v4 может клонировать голос по 10-секундной записи и возвращает функцию Professional Voice Clone, отсутствовавшую в Eleven v3. Обе модели поддерживают более 90 языков; Eleven v3 поддерживала примерно 70 языков. Планируется повысить качество японского, бразильского португальского, мандаринского и кантонского языков.
Eleven v4 Turbo разработана для колл-центров и голосовых ИИ-агентов. Благодаря двунаправленному streaming генерация начинается раньше; в тестах компании медианное время до первого звука составило примерно 150 миллисекунд, а задержка инференса — примерно 100 миллисекунд. Eleven v4 может генерировать контент объемом до 10 thousand символов.
Почему это важно
Новая архитектура позволяет сохранять согласованность голоса диктора в длинных материалах и управлять несколькими голосовыми элементами в одной команде, выводя модель за пределы коротких озвучек — к более сложным производственным сценариям. Расширение языкового охвата примерно с 70 до более чем 90 языков расширяет цели в области доступности и качества, особенно для команд, работающих с японским, бразильским португальским, мандаринским и кантонским языками. Фокус версии Turbo на двунаправленном streaming и низкой задержке показывает, что время ответа является одним из ключевых показателей для колл-центров и голосовых ИИ-агентов. Однако тот факт, что заявленные результаты по задержке основаны на тестах компании, оставляет открытым вопрос о том, будет ли производительность оставаться на том же уровне при использовании различной инфраструктуры и в реальных условиях. Совместное предложение клонирования по короткому образцу и профессионального клонирования также выдвигает на первый план вопрос о том, какой метод пользователи будут выбирать в зависимости от требований к качеству.
Предыстория
ElevenLabs — не новое имя в архиве FikirPilot: за последние 90 дней мы опубликовали новость, в которой упоминалось это название; статья датирована 12 сентября 2026 года.