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阿里通義音頻生成大模型 FunAudioLLM 開(kāi)源！

UCloud小助手 / 906人閱讀

簡(jiǎn)介
近年來(lái)，人工智能（AI）技術(shù)的進(jìn)步極大地改變了人類與機(jī)器的互動(dòng)方式，特別是在語(yǔ)音處理領(lǐng)域。阿里巴巴通義實(shí)驗(yàn)室最近開(kāi)源了一個(gè)名為FunAudioLLM的語(yǔ)音大模型項(xiàng)目，旨在促進(jìn)人類與大型語(yǔ)言模型（LLMs）之間的自然語(yǔ)音交互。FunAudioLLM包含兩個(gè)核心模型：SenseVoice和CosyVoice，分別負(fù)責(zé)語(yǔ)音理解和語(yǔ)音生成。
SenseVoice：語(yǔ)音理解模型
SenseVoice是一個(gè)功能強(qiáng)大的語(yǔ)音理解模型，支持多種語(yǔ)音處理任務(wù)，包括自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、語(yǔ)言識(shí)別（LID）、語(yǔ)音情緒識(shí)別（SER）和音頻事件檢測(cè)（AED）。其主要特點(diǎn)包括：

  • 多語(yǔ)言支持：SenseVoice支持超過(guò)50種語(yǔ)言的語(yǔ)音識(shí)別。
  • 低延遲：SenseVoice-Small模型具有極低的推理延遲，比Whisper-small快5倍以上，比Whisper-large快15倍以上，適用于實(shí)時(shí)語(yǔ)音交互應(yīng)用。
  • 高精度：SenseVoice-Large模型在高精度語(yǔ)音識(shí)別方面表現(xiàn)出色，適用于需要高精度識(shí)別的應(yīng)用。
  • 豐富的語(yǔ)音理解功能：包括情緒識(shí)別和音頻事件檢測(cè)，為復(fù)雜的語(yǔ)音交互應(yīng)用提供支持。

CosyVoice：語(yǔ)音生成模型
CosyVoice是一個(gè)功能強(qiáng)大的語(yǔ)音生成模型，可以生成自然流暢的語(yǔ)音，并支持多種語(yǔ)言、音色、說(shuō)話風(fēng)格和說(shuō)話人身份的控制。其主要特點(diǎn)包括：

  • 多語(yǔ)言語(yǔ)音生成：支持中文、英文、日語(yǔ)、粵語(yǔ)和韓語(yǔ)等多種語(yǔ)言的語(yǔ)音生成。
  • 零樣本學(xué)習(xí)：可以通過(guò)少量參考語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音克隆。
  • 跨語(yǔ)言語(yǔ)音克?。嚎梢詫⒄Z(yǔ)音克隆到不同的語(yǔ)言中。
  • 情感語(yǔ)音生成：可以生成情感豐富的語(yǔ)音，如快樂(lè)、悲傷、憤怒等。
  • 指令遵循：可以通過(guò)指令文本控制語(yǔ)音輸出的各個(gè)方面，如說(shuō)話人身份、說(shuō)話風(fēng)格和副語(yǔ)言特征。

 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

  • SenseVoice：使用了約40萬(wàn)小時(shí)的多語(yǔ)言語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并通過(guò)開(kāi)源的音頻事件檢測(cè)（AED）和語(yǔ)音情緒識(shí)別（SER）模型生成偽標(biāo)簽，構(gòu)建了一個(gè)包含大量豐富語(yǔ)音識(shí)別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。
  • CosyVoice：使用了多種語(yǔ)言的語(yǔ)音數(shù)據(jù)集，并通過(guò)專門的工具進(jìn)行語(yǔ)音檢測(cè)、信噪比（SNR）估計(jì)、說(shuō)話人分割和分離等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果
FunAudioLLM在多個(gè)語(yǔ)音理解和生成任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能：

  • 多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別：SenseVoice在大多數(shù)測(cè)試集上優(yōu)于Whisper模型，特別是在低資源語(yǔ)言上表現(xiàn)更佳。
  • 語(yǔ)音情緒識(shí)別：在7個(gè)流行的情緒識(shí)別數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，無(wú)需微調(diào)即可獲得高準(zhǔn)確率。
  • 音頻事件檢測(cè)：能夠識(shí)別語(yǔ)音中的音頻事件，如音樂(lè)、掌聲和笑聲。
  • 語(yǔ)音生成質(zhì)量：CosyVoice在內(nèi)容一致性和說(shuō)話人相似度方面表現(xiàn)出色，生成的語(yǔ)音與原始語(yǔ)音高度一致。

 應(yīng)用場(chǎng)景
FunAudioLLM的SenseVoice和CosyVoice模型可以應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景，包括：

  • 語(yǔ)音翻譯：將輸入語(yǔ)音翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言，并生成目標(biāo)語(yǔ)言的語(yǔ)音。
  • 情感語(yǔ)音聊天：識(shí)別輸入語(yǔ)音的情緒和音頻事件，并生成與情緒相符的語(yǔ)音。
  • 交互式播客：根據(jù)實(shí)時(shí)世界知識(shí)和內(nèi)容生成播客腳本，并使用CosyVoice合成語(yǔ)音。
  • 有聲讀物：分析文本中的情感和角色，并使用CosyVoice合成具有豐富情感的有聲讀物。

 局限性
盡管FunAudioLLM在多個(gè)方面表現(xiàn)出色，但仍存在一些局限性：

  • 低資源語(yǔ)言：SenseVoice在低資源語(yǔ)言上的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率較低。
  • 流式識(shí)別：SenseVoice不支持流式語(yǔ)音識(shí)別。
  • 語(yǔ)言支持：CosyVoice支持的語(yǔ)言數(shù)量有限。
  • 情感和風(fēng)格推斷：CosyVoice需要明確的指令才能生成特定情緒和風(fēng)格的語(yǔ)音。
  • 唱歌：CosyVoice在唱歌方面表現(xiàn)不佳。
  • 端到端訓(xùn)練：FunAudioLLM的模型不是與LLMs端到端訓(xùn)練的，這可能會(huì)引入誤差傳播。

總的來(lái)說(shuō)，F(xiàn)unAudioLLM在語(yǔ)音理解和生成方面展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力，為語(yǔ)音交互應(yīng)用提供了新的可能性。通過(guò)開(kāi)源，阿里巴巴希望能夠促進(jìn)社區(qū)的參與和進(jìn)一步發(fā)展。


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