Kodi 22 RC1 加入作弊引擎与深度链接,但 Linux HDR 会让菜单发白
Kodi 22“Piers”首个候选版本发布,进入功能完备阶段,升级至 FFmpeg 9 和 libass 0.17.5,新增 RetroAchievements 排行榜、作弊引擎支持及 Android 深度链接。已知问题包括:未使用其修补版 TagLib 2.3.1 时 Matroska 标记退回 v21,Linux 上 HDR 播放会使部分 GUI/OSD 元素过透明、发白或模糊。
内容形态
开源项目与仓库动态:新版本、许可变化、社区活跃度与开源和商业方案的力量消长。
35 条精选近 30 天 9 条共收录 76 条
Kodi 22“Piers”首个候选版本发布,进入功能完备阶段,升级至 FFmpeg 9 和 libass 0.17.5,新增 RetroAchievements 排行榜、作弊引擎支持及 Android 深度链接。已知问题包括:未使用其修补版 TagLib 2.3.1 时 Matroska 标记退回 v21,Linux 上 HDR 播放会使部分 GUI/OSD 元素过透明、发白或模糊。
模思智能完成超10亿元Pre-A轮融资,由华控基金领投,国开科创、上海科创基金等参投,资金将用于全模态实时交互智能研发与全球商业化落地。该公司由上海创智学院与复旦大学联合孵化,2026年上半年已围绕语音、视觉和实时多模态连续发布20多个模型并持续开源,即将发布的MOSS Live由前端交互模型与后端能动性模型协同工作。
AWS 发布开源文件传输应用 File Mover Express,在 Apache 2.0 许可下于 GitHub 提供 macOS、Windows 和 Linux 预编译包,用于在本机与 Amazon S3 之间搬运媒体素材。其守护进程式传输引擎把任务与桌面会话解耦,支持断点续传、热文件夹自动上传、带宽限速,以及 XXH3、XXHash、XXHash64、MD5 校验和读取 MHL 清单文件;数据经内置 S3 API 直传,不经过中继或第三方服务,并提供 GUI、CLI 和可选 MCP 服务器三种操作方式。
推荐理由:AWS 官方开源的文件传输工具,用守护进程把传输与桌面会话解耦,并给出 MHL 校验与直传 S3 的取舍。
Cactus 发布开源语音识别模型 Whistle,单文件 16.9 MB、纯 CPU 运行无依赖,面向手机、可穿戴、机器人、智能家居、汽车与微控制器;支持英德法西意荷波 7 种语言(可自动检测),单次转写最长 30 秒 16 kHz 单声道音频,首 token 延迟 11 ms,输出词级时间戳,并与 Needle 共享同一 C++ 引擎与量化方案,可在浏览器端离线运行。
推荐理由:把 STT 压到 16.9 MB 且保留词级时间戳与 11 ms 首响,是端侧语音这一细分方向上规格突出的开源发布。
Jitsi Meet 新增多屏支持,一次会话可把演讲者画面、屏幕共享、白板等分别渲染到多个显示器,无需重复入会。第二屏通过 React portal 复用同一 redux store 和组件,视频轨道用 track.clone() 克隆且不增加解码;由 iframe External API 的 setSecondScreen 命令和三个事件控制,也可在参会者右键菜单等处触发。该功能默认关闭,需配置 secondScreen.enabled=true 开启,目前仅支持 Chromium 系浏览器,且需要弹窗和窗口管理两项权限。
推荐理由:Jitsi Meet 新增多屏渲染能力,读者可了解其与开两个标签页在参会者身份和媒体订阅上的差别。
Pipecat 发布 v1.12.0,新增 Pipecat Classifiers,可通过 JevClassifier 或 LLMClassifier 对状态提出是/否、选择与评分问题,并新增 TTSService.pronunciation_transform_ipa() 用词到 IPA 的映射控制专有名词发音。MOQTransport 增加客户端模式重连,断线后按退避重拨,MOQParams.connection_timeout 默认由 30 s 改为 60 s;同时弃用 UninterruptibleFrame、BaseUIWorker 等接口,将在 2.0.0 移除。
推荐理由:版本说明覆盖分类器、MOQ 重连与语音合成发音等多项能力变化,并列出弃用与移除项,便于评估升级影响。
AOMedia 视频 编码工作组发布 libaom v3.15(代号 Quibble Pants,发布 tag v3.15.1):完成 VOD 场景低复杂度解码模式的开发并支持 HD 分辨率编码,IntraBC 屏幕内容编码提速且允许用于实时模式,同时修复了近期由 AI 工具检出的多个安全问题;官方建议所有 libaom 用户与发行版维护者升级。
推荐理由:参考编码器的低复杂度解码模式走向实用,对带宽受限终端的 AV1 落地有直接价值。
SRS 发布 8.0 开发版首个版本 v8.0-d0,对应 8.0 dev0 与 v8.0.48,代码约 328208 行,并在 README 和 SRS 8.0 changelog 中加入该发布线。该版本提供源码包 srs-server-8.0-d0.tar.gz、CentOS7 x86_64 二进制包,以及 ossrs/srs:8、ossrs/srs:v8.0-d0、ossrs/srs:8.0.48 三个 Docker 镜像标签。
推荐理由:SRS 发布 8.0 开发版首个版本,给出了版本号、代码规模和 Docker 镜像标签,可据此判断升级节奏。
Cactus 介绍其端侧模型 Needle 使用的 .cact 单文件格式:196 字节头部携带全部架构几何信息,无名张量目录按前向顺序排列,权重以 128 个一组做 Hadamard 旋转后按 Lloyd-Max 码本量化,CQ2 下每权重 2.125 比特。内核直接读取打包索引做查表与 sdot 累加,不展开权重,20 层 needle3.cact 为 29 MB、581 个张量。文中还给出用 struct 解析头部与目录的二十行 Python 代码,并说明同一容器可承载语音模型 Whistle。
推荐理由:原文拆解了 .cact 单文件格式的头部、目录与分组量化设计,并给出二十行解析代码,可迁移到自研端侧模型加载器。
Pipecat 发布 v1.10.0,openai 依赖放宽到 >=1.74.0,<4 并改用 httpx2 构建 HTTP 客户端,TLS 证书改为校验操作系统信任库,精简容器或 TLS 检查代理环境可能需要设置 SSL_CERT_FILE 或 SSL_CERT_DIR。SpeechmaticsSTTService 改为通过 speechmatics-agent-stt SDK 对接 Speechmatics Agent STT(/v2/agent),无法再连接旧实时端点,默认 turn_detection_mode 变为 VAD,默认模型为 linden-1,并移除 SpeakerFocusMode 等一批字段。此外新增 SmallestTTSService 的 continuation API 支持与 max_buffer_delay_ms、LiveKitParams.audio_out_queue_size_ms、GradiumSTTService 的 enable_turn_detection,DeepSeekLLMService 默认关闭 thinking,LmntTTSService 因 LMNT 关停被移除。
推荐理由:版本说明列出了多项破坏性变更与迁移方式,可据此判断现有语音管线是否需要调整依赖或参数。
结合 ossrs/srs 仓库源码与 CHANGELOG 梳理 SRS 各版本演进:7.0(代号 Kai)带来全协议 IPv6、RTMPS、RTSP 播放与统一单线程架构,计划 2026 年底发布;8.0(代号 Free)2026 年启动,AI(Codex 工作流)成为主要贡献者,已近乎重写 SRS Proxy 并将单测覆盖率从 40% 提至 88%。
推荐理由:SRS 是全球使用最广的开源流媒体服务器之一,此文系统呈现其架构决策与 AI 驱动的社区维护新模式。
speech-to-speech 项目发布首个大版本 v1.0.0,整合为 serve、talk、local 三个命令,新增 Qwen3-ASR 识别、OpenAI 兼容 STT/TTS 端点、有状态 OpenAI Realtime 转写与实验性 vLLM Realtime 转写,并改进文本/音频/工具调用的有序输出、打断与 会话清理。浏览器演示基于 OpenAI Agents SDK,覆盖 WebSocket 与 WebRTC 两种传输的集成测试,Apple Silicon 默认改用 4-bit Qwen3-4B LLM 与 6-bit Qwen3-TTS。
推荐理由:开源全栈语音对话管线的 1.0 里程碑,命令行与后端生态明显收敛,适合做语音 Agent 自建参考。
Inworld 开源 TTS Open Evaluation Toolkit:离线采样各 TTS 系统并生成可对比报告,每次运行把配置与逐样例测量一起存档,用户可从分数回溯到源文本、音频、ASR 转写与所用阈值;首发包含常见指标与一套专门的英语对话压力测试集。针对同模型不同团队测出不同 WER(因 ASR 选择、文本归一化、失败样例取舍)这一评测不可复现问题。
推荐理由:直击 TTS 评测不可复现的痛点,把协议与测量绑定存档的做法对建立可比基准有实际价值。
mediasoup-client 3.23.0 移除 transport.produce() 的 headerExtensionOptions,改为 Device 层 forcedRtpExtensions 按扩展 URI 强制开/关;该能力目前仅最新 Chrome 支持 WebRTC RTP Extension Control API,并修复了 Canary 149 中 abs-capture-time 引发的 codec collision 报错。
推荐理由:浏览器 RTP 扩展控制能力落地到主流 SFU 客户端库,影响采集时间同步等特性接入方式。
Pipecat 团队发布 PhoneLLM Alpha 1,一个面向语音智能体场景的开源权重模型,基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B 全参数微调,采用 MoE 架构、3.5B 激活参数,以 BSD 许可发布且无商用限制。官方称其表现与 GPT 5.6 Terra 相当,但成本低 94%、P95 首 token 时间快 1,300ms,单请求 TTFT P95 在 B200 上低于 100ms。同时发布 PhoneBench v1 基准,用 LLM 评审团评估电话智能体的说话风格、工具调用准确性与每分钟运行成本;权重已上线 HuggingFace,官方建议将 temperature 设为 0 并关闭 thinking。
推荐理由:原文给出模型规格、延迟与成本测算方式,读者可据此判断自托管语音智能体是否划算。
speech-to-speech 0.2.x 线的收官版本:Realtime 模式默认启用量化 CPU 版 Smart Turn v3.2 区分完整话轮与思考中停顿(可用 --no_smart_turn 回退 Silero);为 OpenAI Realtime API 新增 WebRTC 传输,在 POST /v1/realtime/calls 做 SDP 协商,RTP 音频与 oai-events 数据通道与 WebSocket 共享同一管线池;并支持 --stt none 直接把 VAD 音频喂给带音频能力的 LLM。
推荐理由:0.2.x 收官版集中落地话轮检测与 WebRTC 传输两项语音 Agent 关键能力,是 v1.0 之前的稳定基线。
VideoLAN 主席 Jean-Baptiste Kempf 逐子系统解读 FFmpeg 9.0:距 8.1 四个半月、160 余位作者的 2200+ 提交,七大库同时升版;Niklas Haas 主导的 swscale 重写引入操作列表分解与 Vulkan SPIR-V 后端,同一转换图可在 CPU/GPU 运行,并支持 SWS_BITEXACT 精确复现;另覆盖动画 WebP 原生解码、NVENC AV1 分层 B 帧与 x86/NEON/RISC-V 汇编优化。
推荐理由:FFmpeg 9.0 是年内最重要的开源多媒体大版本,此文是目前最系统的第三方深度解读。
LiveKit 正式发布 Unity SDK v2.0.0,将其从开发者预览转为正式版本,并称该 SDK 已与现有 LiveKit SDK 达到功能对齐。开发者可在 Unity 游戏中接入实时语音、视频和 AI,用于语音聊天、音视频直播、VR 远程操控机器人以及语音 AI 驱动的 NPC。2.0.0 带来移动端和桌面端的原生平台音频、基于 DataTracks 的高频数据消息和可配置 token 源的简化鉴权;官方支持 Unity 2022.3 及以上版本,覆盖 macOS、Windows、Linux、iOS 和 Android。
推荐理由:LiveKit Unity SDK 结束开发者预览并达到与其他 SDK 的功能对齐,可据此判断现有 Unity 项目是否迁移。
livekit-agents 1.6.0(2026-06-11)起支持异步函数工具:工具是同步的直到它调用 await ctx.update(message),首次调用会立即把控制权交还给 LLM 并以该消息作为工具返回值,语音 Agent 因此可以先播报进度、后台继续执行,后续更新只在 Agent 与用户都空闲时播报。文章以退款场景演示(验证订单 6 秒 + 出款 8 秒,共约 14 秒静默导致用户挂断),并给出可取消工具(cancelable 标志会向 LLM 暴露取消工具)、重复调用的四种处置模式以及 ctx.with_filler() 在更新间隙插入填充语音的写法。
推荐理由:针对语音 Agent 工具调用冷场这一高频体验问题,给出可直接复制的框架级实现。
NVIDIA 发布多语言语音转文字模型 Nemotron 3.5 ASR,同时提供多语言版和仅英文版 Nemotron 3 ASR 检查点,完全开源、可微调并支持自托管。作者在 Pipecat stt-benchmark 中测得该多语言模型速度超过基准中其他模型且准确率尚可,仅英文版速度相当、准确率接近当前最高分模型。延迟可通过音频处理 chunk size 调节,在 NVIDIA L40S 上以最低延迟配置可安全承载约 96 路并发转写,作者估算企业自托管成本约 $0.05/小时,而主流转写 API 通常为 $0.10-$1.00/小时。
推荐理由:作者用开源基准给出 Nemotron 3.5 ASR 的延迟与准确率位置,并附自托管成本与并发配置,便于评估语音代理选型。