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LLaMA-Omni2: LLM-based Real-time Spoken Chatbot with Autoregressive Streaming Speech Synthesis

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Score: 0.73
Published: at 12:53

Summary: LLaMA-Omni 2 通过模块化设计和自回归流式语音生成,以较低成本实现高质量端到端语音交互,显著超越依赖大规模数据的基线模型。

Keywords: LLM, Speech Synthesis, Streaming Generation, Modular Design, Real-time Interaction

Authors: Qingkai Fang, Yan Zhou, Shoutao Guo, Shaolei Zhang, Yang Feng

Institution(s): Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of AI Safety, Chinese Academy of Sciences, University of Chinese Academy of Sciences

Problem Background

传统的语音聊天机器人依赖级联管道(自动语音识别、语言模型和文本转语音),存在误差累积、响应延迟高和难以捕捉副语言信息的问题。 论文旨在通过端到端的语音语言模型(SpeechLM),以较低成本实现实时、智能和自然的语音交互,解决传统方法的局限性。

Method

Experiment

Further Thoughts

模块化 SpeechLM 的设计启发我们可以在其他预训练模型上添加新模态模块,探索跨模态能力的低成本扩展;流式生成的读写策略可推广到其他实时任务,为延迟与质量的权衡提供新思路;少量多轮对话数据的高效利用提示我们在资源受限场景中注重数据上下文性和多样性,可能比单纯增加数据量更有效。