GLM-4-Voice：端到端语音对话模型的突破

GLM-4-Voice：端到端语音对话模型的突破

GLM-4-Voice GLM-4-Voice | 端到端中英语音对话模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/GLM-4-Voice

项目介绍

GLM-4-Voice 是由智谱 AI 推出的一款创新的端到端语音模型。该模型能够直接理解和生成中英文语音，支持实时语音对话，并且可以根据用户的指令要求，调整语音的情感、语调、语速和方言等属性，为用户提供更加丰富和自然的交互体验。

项目技术分析

GLM-4-Voice 的技术架构主要包括三个核心部分：

1. GLM-4-Voice-Tokenizer：通过在 Whisper 的 Encoder 部分增加 Vector Quantization 并在 ASR 数据上有监督训练，将连续的语音输入转化为离散的 token。这种转化使得每秒音频平均只需要用 12.5 个离散 token 表示，大大提高了效率。

2. GLM-4-Voice-Decoder：基于 CosyVoice 的 Flow Matching 模型结构训练的支持流式推理的语音解码器，能够将离散化的语音 token 转化为连续的语音输出。最少只需要 10 个语音 token 即可开始生成，显著降低了端到端对话的延迟。

3. GLM-4-Voice-9B：在 GLM-4-9B 的基础上进行语音模态的预训练和对齐，使其能够理解和生成离散化的语音 token。通过数百万小时音频和数千亿 token 的音频文本交错数据预训练，GLM-4-Voice-9B 拥有强大的音频理解和建模能力。

项目及技术应用场景

GLM-4-Voice 的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几种：

• 智能客服：提供自然流畅的语音交互，提升用户体验。
• 教育辅助：根据学生的语音输入提供个性化的教学反馈。
• 智能家居：通过语音控制家居设备，实现更加智能的生活体验。
• 娱乐互动：为游戏和虚拟现实提供逼真的语音交互。

项目特点

1. 高度的灵活性

GLM-4-Voice 可以根据用户的指令要求，灵活调整语音的情感、语调、语速和方言等属性，使得交互更加自然和个性化。

2. 端到端的实时对话

GLM-4-Voice 支持端到端的实时语音对话，不需要额外的文本转换步骤，大大提高了对话的流畅性和实时性。

3. 强大的音频理解和建模能力

经过数百万小时音频和数千亿 token 的预训练，GLM-4-Voice 在音频理解和建模方面具有强大的能力，能够准确理解和生成语音。

4. 低延迟性

GLM-4-Voice 的设计考虑到了低延迟的需求，最少只需要输出 20 个 token 便可以合成语音，确保了实时对话的流畅性。

5. 易用性

GLM-4-Voice 提供了可以直接启动的 Web Demo，用户可以轻松体验模型的语音交互功能。

综上所述，GLM-4-Voice 作为一款创新的端到端语音模型，不仅技术领先，而且应用场景广泛，为用户提供了一种全新的语音交互体验。如果您正在寻找一款高效的语音交互解决方案，GLM-4-Voice 绝对值得您的关注和使用。

GLM-4-Voice GLM-4-Voice | 端到端中英语音对话模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/GLM-4-Voice