UltraEval-Audio开源项目最佳实践教程

UltraEval-Audio开源项目最佳实践教程

UltraEval-Audio An easy-to-use, fast, and easily integrable tool for evaluating audio LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraEval-Audio

项目介绍

UltraEval-Audio是由优快云公司开发的InsCode AI大模型，它是一个易于使用、快速且易于集成的工具，用于评估音频语言模型（LLM）。该框架是全球首个同时支持语音理解和语音生成评估的开源框架，专门为语音大模型评估而设计。它集合了34项权威的Benchmark，覆盖语音、声音、医疗及音乐四大领域，支持十种语言，涵盖十二类任务。

UltraEval-Audio的主要特点包括：

• 一键式基准管理：自动完成手动下载与数据处理，轻松获取所需基准测试数据。
• 内置评估工具：内置八种常用的评估方法（如WER、WER-ZH、BLEU、G-Eval）。
• 功能强大，灵活易用：支持预览测试、随机样本、错误重试、断点重跑等功能。
• 无缝集成自定义数据集：支持公开benchmark和自定义数据集功能。
• 轻松对接现有系统：优秀的扩展性和标准化设计，可以无缝对接现有评估体系。

项目快速启动

要快速启动UltraEval-Audio，请按照以下步骤操作：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/OpenBMB/UltraEval-Audio.git
   cd UltraEval-Audio
   

2. 准备环境：

   conda create -n audioeval python=3.10 -y
   conda activate audioeval
   pip install -r requirments.txt
   

3. 运行示例：

   • 测试MiniCPM-o 2.6语音理解能力：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python audio_evals/main.py --dataset sample --prompt mini-cpm-omni-asr-zh --model MiniCPMo2_6-audio
     

   • 测试MiniCPM-o 2.6语音生成能力：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python audio_evals/main.py --dataset llama-questions-s2t --model MiniCPMo2_6-speech
     

应用案例和最佳实践

UltraEval-Audio可以应用于多种场景，例如：

• 语音识别（ASR）：评估模型在识别语音为文本方面的能力。
• 语音合成（TTS）：评估模型在将文本转换为自然语音方面的能力。
• 语音理解（AST）：评估模型在理解语音内容方面的能力。
• 语音翻译（STT）：评估模型在将一种语言的语音翻译为另一种语言文本方面的能力。
• 音乐理解（MQA）：评估模型在理解音乐内容方面的能力。

最佳实践建议：

• 在运行评估之前，确保已安装所有必需的依赖项。
• 根据需要选择合适的数据集和模型进行评估。
• 利用UltraEval-Audio的断点重跑功能，避免重复评估已完成的任务。
• 可以通过自定义数据集功能，将UltraEval-Audio应用于特定场景。

典型生态项目

目前，UltraEval-Audio已经在多个项目中得到了应用，包括：

• Step-Audio：一个多功能的语音大模型，支持语音理解和语音生成任务。
• GLM-4-Voice：一个基于Transformer的语音生成模型，支持多种语言和语音风格。
• MiniCPM-o：一个轻量级的语音理解和生成模型，适用于资源受限的环境。

这些项目的成功应用表明，UltraEval-Audio是一个可靠且高效的音频LLM评估工具，可以帮助研究人员和开发人员快速评估和比较不同模型的性能。

UltraEval-Audio An easy-to-use, fast, and easily integrable tool for evaluating audio LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraEval-Audio