语音大语言模型：AI语音处理的新纪元

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@小白创作中心

语音大语言模型：AI语音处理的新纪元

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CSDN

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来源

https://blog.csdn.net/pythonhy/article/details/143787357

https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2024-11-22/doc-incwxhkn3946157.shtml

https://blog.csdn.net/2301_81940605/article/details/143786203

https://36kr.com/p/3047327464868489

https://blog.csdn.net/weixin_48827824/article/details/143235126

https://blog.csdn.net/weixin_42262721/article/details/136587376

https://arxiv.org/abs/2410.03751

https://openreview.net/forum?id=dGSOn7sdWg

https://openreview.net/forum?id=3tukjsVyrE

10.

https://www.zhuanzhi.ai/vip/4d97397daeeb7730cc73c10bed99f6da

2024年11月，Meta公司开源了一个名为Spirit LM的多模态语言模型，这个70亿参数规模的模型能够理解和生成语音及文本，并且在两种模式间自然转换。与传统的语音处理模型不同，Spirit LM不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务，还能捕捉和再现语音中的情感和风格，这一突破标志着AI语音处理进入了一个全新的时代。

什么是语音大语言模型？

语音大语言模型（SpeechLMs）是一种新型的AI语音处理技术，它结合了大型语言模型（LLMs）的语义理解能力和语音处理技术，能够直接处理和生成语音信号。与传统的“自动语音识别（ASR）+ LLM + 语音合成（TTS）”框架不同，SpeechLMs采用端到端的建模方式，直接将语音波形编码为离散的token，避免了中间转换过程中的信息丢失和误差累积。

SpeechLMs的核心技术

SpeechLMs主要由三个核心组件构成：语音分词器、语言模型和语音合成器。

语音分词器：这是SpeechLMs的第一个关键组件，负责将连续的音频信号（波形）编码为潜在表示，再将其转换为离散token。这些token虽然可能不具备词汇层面的语义意义，但能够捕捉语音话语的语义信息并保留宝贵的副语言信息。
语言模型：基于Transformer架构，能够自回归地建模这些语音token。与传统的文本LLM不同，SpeechLMs的语言模型同时处理语音和文本两种模态，使得模型能够利用附加的副语言信息生成更具表现力和细腻的语音。
语音合成器（声码器）：将生成的token序列重新合成语音波形。这个过程需要精确控制每个token的持续时间，以确保生成的语音自然流畅。

SpeechLMs的优势

与传统的ASR+LLM+TTS框架相比，SpeechLMs具有以下显著优势：

保留更多语音信息：传统的ASR系统在将语音转换为文本时，会丢失大量的副语言信息（如音调、语速、情感等）。而SpeechLMs通过直接处理语音token，能够保留这些细微的语音特征，使得生成的语音更加自然和富有表现力。
减少误差累积：在ASR+LLM+TTS框架中，每个阶段都可能引入误差，最终导致输出质量下降。而SpeechLMs的端到端设计避免了这种误差累积，提高了整体系统的稳定性。
支持实时交互：SpeechLMs可以设计为支持实时语音互动，即模型可在用户讲话时被打断，或选择在用户尚未结束讲话时进行响应，这种特性使得人机对话更加接近自然的人类对话模式。

应用场景

SpeechLMs的这些特性使其在多个领域展现出广阔的应用前景：

个性化助手：通过捕捉特定说话者的信息和情感细微差别，SpeechLMs能够为用户提供更加个性化和贴心的服务。
情感感知系统：在客服、教育等领域，能够理解用户情感的AI系统具有重要价值。SpeechLMs能够识别和生成带有特定情感语调的语音，为这些应用提供了强大的技术支持。
多模态内容创作：在视频制作、音频编辑等领域，SpeechLMs能够生成与视觉内容相匹配的语音，提高内容创作的效率和质量。