让大模型能听会说，国内机构开源全球首个端到端语音对话模型Mini-Omni
【10月更文挑战第2天】国内研究机构提出的Mini-Omni是一个端到端的音频对话模型，实现了实时语音交互，标志着全球首个开源的端到端语音对话模型。通过文本引导的语音生成方法和批处理并行策略，Mini-Omni在保持语言能力的同时，实现了流畅的语音输出。研究团队还引入了VoiceAssistant-400K数据集进行微调，提升了模型性能。尽管如此，Mini_Omni在语音质量、计算资源需求及伦理监管方面仍面临挑战。论文详见：[链接]。
如何进行需求测试/需求评审
由于软件系统的复杂性，在需求分析阶段可能存在着开发方对委托方业务需求理解不全面、不准确的情况。在这种情况下，如果不进行相关的质量控制，往往会造成开发结果与用户需求不一致的后果。
开源｜业界首个应用落地的非自回归端到端语音识别模型，推理效率可提升10倍
近期，阿里巴巴达摩院发布新一代语音识别模型Paraformer，这是业界首个应用落地的非自回归端到端语音识别模型，在推理效率上最高可较传统模型提升10倍，且识别准确率在多个权威数据集上名列第一。
目前，该模型于魔搭社区面向全社会开源，适用语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等众多场景。
