一、核心技术支撑
1. HyperClova语言模型
LINE的语音识别核心依赖HyperClova技术，这是一个参数规模达2040亿的超大型自然语言处理模型（超过GPT-3的1750亿参数）。该技术最初聚焦韩文和日文，支持语音到文字的实时转换，并具备上下文理解和生成自然回应的能力。例如，在虚拟YouTuber“绊爱”的互动系统中，语音识别与动作生成结合，实现拟人化对话体验。
2. 持续优化的AI能力
通过LINE Brain计划，公司持续优化语音识别、自然语言处理（NLP）和OCR技术。例如，2020年推出的语音会议记录应用Clova Note，可将长时间语音自动转译为文字，并计划增强多语种支持。
二、应用场景
1. 智能客服与虚拟助手
语音识别被整合到客服系统和虚拟助手中，支持动态调整音调、口吻，甚至结合虚拟形象增强互动性，未来可扩展至更多语言和影像识别场景。
2. 车载导航与智能家居
与丰田合作的车载导航系统通过Clova实现语音控制，例如查询路线、远程控制家居设备（如关闭灯光）等，提升驾驶安全性。
3. 商务场景
AiCall智能语音订位服务支持自动应答流程控制，eKYC服务则通过语音和OCR完成身份验证，简化企业流程。
三、多语言与扩展能力
四、合作伙伴与生态整合
LINE通过开放平台策略，与索尼、丰田等企业合作，推动Clova技术在智能硬件（如音箱）和车载系统的落地，并计划构建涵盖支付、内容、金融的AI生态。
未来发展方向
根据最新动态（截至2024年），LINE的语音识别技术可能进一步与实时翻译功能结合，例如第三方工具Akkadu已实现LINE通话的90+语言实时字幕翻译，但官方尚未直接推出类似功能，未来或通过HyperClova升级实现更深度整合。