स्ट्रीमवॉइस एक भाषा मॉडल-आधारित शून्य-लिप सिंक्रनाइज़ेशन वाला वॉयस कन्वर्ज़न मॉडल है जो रियल-टाइम रूपांतरण प्रदान करता है, बिना पूरी स्रोत आवाज़ की ज़रूरत के। यह एक पूर्ण कारणात्मक संदर्भ-संवेदनशील भाषा मॉडल का उपयोग करता है, जो समय से स्वतंत्र ध्वनिक भविष्यवक्ता के साथ मिलकर काम करता है। यह प्रत्येक समय चरण पर अर्थ और ध्वनिक विशेषताओं को बारी-बारी से संसाधित करता है, जिससे पूर्ण स्रोत आवाज़ पर निर्भरता समाप्त हो जाती है। स्ट्रीमिंग प्रसंस्करण में संभावित संदर्भ की अपूर्णता के कारण प्रदर्शन में गिरावट को कम करने के लिए, स्ट्रीमवॉइस ने भाषा मॉडल की संदर्भ-संवेदनशीलता को दो रणनीतियों से बढ़ाया है: 1) शिक्षक-निर्देशित संदर्भ पूर्वानुमान, प्रशिक्षण प्रक्रिया में शिक्षक मॉडल का उपयोग करके वर्तमान और भविष्य के अर्थगत संदर्भ का सारांश तैयार किया जाता है, जिससे मॉडल को लापता संदर्भ का अनुमान लगाने में मदद मिलती है; 2) अर्थगत मास्किंग रणनीति, जो पहले से ही क्षतिग्रस्त अर्थ और ध्वनिक इनपुट से ध्वनिक भविष्यवाणियों को बढ़ावा देती है, जिससे संदर्भ-सीखने की क्षमता बढ़ती है। ध्यान देने योग्य बात यह है कि स्ट्रीमवॉइस पहला भाषा मॉडल-आधारित स्ट्रीमिंग शून्य-लिप सिंक्रनाइज़ेशन वाला वॉयस कन्वर्ज़न मॉडल है जिसे किसी भी भविष्य के पूर्वानुमान की आवश्यकता नहीं है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि स्ट्रीमवॉइस में स्ट्रीमिंग रूपांतरण की क्षमता है, जबकि गैर-स्ट्रीमिंग वॉयस कन्वर्ज़न सिस्टम के बराबर शून्य-लिप प्रदर्शन बनाए रखते हुए।