Baichuan-Audio:端到端音频大模型,实时双语对话+语音生成

简介: Baichuan-Audio 是百川智能推出的端到端音频大语言模型,支持无缝集成音频理解和生成功能,实现高质量、可控的实时中英双语对话。

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🎧 “语音交互新革命!百川智能开源端到端语音模型,实时双语对话轻松搞定”

大家好,我是蚝油菜花。你是否也遇到过——

  • 👉 语音助手反应迟钝,对话体验差强人意
  • 👉 多语言切换不流畅,翻译效果不尽如人意
  • 👉 语音生成内容缺乏连贯性,听起来生硬不自然

今天要介绍的 Baichuan-Audio,是百川智能推出的端到端音频大语言模型,支持无缝集成音频理解和生成功能,实现高质量、可控的实时中英双语对话。无论是实时语音对话、语音问答,还是音频内容生成,Baichuan-Audio 都能轻松应对。接下来,让我们一起深入了解这款强大的语音交互模型!

🚀 快速阅读

Baichuan-Audio 是百川智能推出的端到端音频大语言模型,支持无缝集成音频理解和生成功能。

  1. 核心功能:支持实时语音对话、语音问答、多语言支持和音频内容生成。
  2. 技术原理:基于多码本离散化技术、独立音频头和两阶段预训练策略,实现高质量的语音交互。

Baichuan-Audio 是什么

Baichuan-Audio

Baichuan-Audio 是百川智能推出的端到端音频大语言模型,支持无缝集成音频理解和生成功能,实现高质量、可控的实时中英双语对话。Baichuan-Audio 基于多码本离散化技术将音频信号转化为离散标记,保留语义和声学信息,用独立的音频头增强音频特征处理能力。

模型基于两阶段预训练策略,结合交错数据训练,平衡音频建模和语言理解能力。Baichuan-Audio 在实时语音对话、问答、语音识别(ASR)和语音合成(TTS)等任务中表现出色,开源的训练数据和模型为语音交互研究提供了重要资源。

Baichuan-Audio 的主要功能

  • 实时语音对话:支持流畅的语音交互,理解用户的语音指令、生成自然的语音回应。
  • 语音理解与生成:结合语音识别(ASR)和语音合成(TTS)能力,实现语音输入到语音输出的无缝转换。
  • 多语言支持:支持中文和英文的高质量对话,具备跨语言语音翻译能力。
  • 语音问答:处理复杂的语音指令和问题,提供准确的语音回答。
  • 音频内容生成:基于文本指导生成对齐的语音内容,确保语音输出的语义连贯性。

Baichuan-Audio 的技术原理

  • 音频标记化:基于多码本离散化技术,将连续的音频信号转化为离散的音频标记。用Whisper Large Encoder提取音频特征,基于8层残差向量量化(RVQ)技术保留语义和声学信息。
  • 独立音频头:模型设计了独立的音频头,处理音频标记,增强音频特征的捕捉能力。
  • 端到端框架:模型用端到端的架构,处理音频输入、生成音频输出,避免传统级联模型中语音到文本再到语音的多次转换。
  • 两阶段预训练策略:为平衡音频建模和语言理解能力,Baichuan-Audio基于两阶段预训练策略。第一阶段固定语言模型参数,训练音频相关组件;第二阶段放开所有参数进行联合训练。
  • 交错数据训练:模型用交错数据(如音频-文本交错数据和交错文本到语音数据)进行预训练,增强跨模态知识转移和语音生成能力。
  • 流匹配解码器:基于流匹配(Flow-Matching)的解码器,将音频标记解码为高质量的梅尔频谱图,用HiFi-GAN vocoder合成自然语音。

如何运行 Baichuan-Audio 语音交互模型

准备工作

在运行 Baichuan-Audio 模型之前,您需要完成以下准备工作:

1. 创建虚拟环境

为避免依赖冲突,建议在虚拟环境中运行 Baichuan-Audio。以下是创建虚拟环境的步骤:

conda create -n baichuan_omni python==3.12
conda activate baichuan_omni

2. 安装依赖

安装运行模型所需的依赖库:

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -r requirements.txt
pip install accelerate flash_attn==2.6.3 speechbrain==1.0.0 deepspeed==0.14.4
apt install llvm ffmpeg

3. 下载模型并配置路径

下载 Baichuan-Audio 模型权重,并将其路径配置到 web_demo/constants.py 文件中:

MODEL_PATH = "/path/to/your/local/model"

主要功能示例

Baichuan-Audio 支持多种语音交互功能,包括自动语音识别(ASR)、文本到语音(TTS)和多轮语音对话。以下是运行这些功能的具体方法:

1. 自动语音识别(ASR)示例

运行以下命令启动 ASR 演示:

cd web_demo
python base_asr_demo.py

功能说明:该示例将输入的音频文件转换为文本输出,适用于语音转文字的场景。

2. 文本到语音(TTS)示例

运行以下命令启动 TTS 演示:

cd web_demo
python base_tts_demo.py

功能说明:该示例将输入的文本内容转换为语音输出,适用于生成语音的场景。

3. 多轮语音对话示例

运行以下命令启动多轮语音对话演示:

cd web_demo
python s2s_gradio_demo_cosy_multiturn.py

功能说明:该示例支持实时语音对话,用户可以通过语音与模型交互,并获得语音或文本形式的响应。

示例代码解释

以下是一个简单的多轮语音对话程序示例,展示如何与 Baichuan-Audio 模型进行交互:

from web_demo.s2s_gradio_demo_cosy_multiturn import SpeechInteraction

# 初始化语音交互模块
interaction = SpeechInteraction(model_path="/path/to/your/local/model")

# 输入音频文件路径
input_audio = "input_audio.wav"

# 获取模型响应
response = interaction.process(input_audio)

# 输出结果
print("模型响应:", response.text)
response.save_audio("output_audio.wav")

代码解释

  1. SpeechInteraction 类用于加载模型并处理语音交互。
  2. process 方法接收音频文件路径,返回包含文本和语音的响应对象。
  3. response.text 提取模型生成的文本内容,response.save_audio 将生成的语音保存为文件。

资源


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