VSP-LLM：视觉语音处理与大语言模型的完美结合

VSP-LLM：视觉语音处理与大语言模型的完美结合

VSP-LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vs/vsp-llm

项目介绍

VSP-LLM（Visual Speech Processing incorporated with LLMs）是一个创新的框架，旨在通过结合大语言模型（LLMs）的强大能力，最大化上下文建模能力。该项目基于PyTorch开发，灵感来源于AV-HuBERT，并在此基础上进行了深度优化和扩展。VSP-LLM不仅能够执行多任务的视觉语音识别和翻译，还能通过给定的指令控制任务类型。通过自监督的视觉语音模型，输入视频被映射到大语言模型的输入潜在空间中。此外，项目还提出了一种新颖的去重方法，通过视觉语音单元减少嵌入的视觉特征，从而在计算上实现高效训练。

项目技术分析

VSP-LLM的核心技术包括：

1. 自监督视觉语音模型：利用自监督学习方法从视频中提取视觉特征，这些特征随后被映射到大语言模型的潜在空间中。
2. 去重方法：通过视觉语音单元减少输入帧中的冗余信息，提高模型的计算效率。
3. 低秩适配器（LoRA）：通过LoRA技术，进一步优化模型的训练过程，使其在资源有限的情况下也能高效运行。

项目及技术应用场景

VSP-LLM的应用场景广泛，包括但不限于：

• 视频字幕生成：自动为视频生成准确的字幕，适用于教育、娱乐、新闻等多个领域。
• 语音翻译：将视频中的语音内容实时翻译成其他语言，适用于国际会议、跨文化交流等场景。
• 语音识别：在嘈杂环境中准确识别语音内容，适用于安防监控、语音助手等应用。

项目特点

• 高效计算：通过去重和LoRA技术，VSP-LLM在计算上非常高效，能够在资源有限的环境中运行。
• 多任务处理：支持视觉语音识别和翻译等多任务处理，灵活适应不同应用需求。
• 上下文感知：结合大语言模型的强大上下文建模能力，能够更准确地理解和处理视频内容。

如何开始

环境准备

conda create -n vsp-llm python=3.9 -y
conda activate vsp-llm
git clone https://github.com/Sally-SH/VSP-LLM.git
cd VSP-LLM
pip install -r requirements.txt

数据预处理

按照Auto-AVSR preparation和AV-HuBERT preparation的步骤进行数据预处理。

训练与解码

通过修改scripts/train.sh和scripts/decode.sh中的变量，配置训练和解码过程。

bash scripts/train.sh
bash scripts/decode.sh

VSP-LLM不仅是一个强大的工具，更是一个开放的研究平台，欢迎广大开发者和技术爱好者加入，共同推动视觉语音处理技术的发展。

VSP-LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vs/vsp-llm