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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 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

• GitHub 仓库：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-Audio

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