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

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Score: 0.77
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技术,显著提升了实时语音交互的智能性、自然性和低延迟表现,超越了现有 SpeechLM 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 (ICT/CAS), Key Laboratory of AI Safety, Chinese Academy of Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

Problem Background

语音作为人机交互的重要接口,能够显著提升交互效率和用户体验,但传统级联系统(ASR + LLM + TTS)存在错误累积、响应延迟高和难以捕捉副语言信息等问题。 端到端语音语言模型(SpeechLMs)虽被提出以解决这些问题,但原生 SpeechLMs 需大规模数据预训练,成本高且可能遗忘文本能力,而模块化 SpeechLMs 在实时性和语音自然性上仍有不足。 本文旨在通过模块化设计和高效训练策略,构建一个低延迟、高质量的实时语音交互系统。

Method

Experiment

Further Thoughts

模块化 SpeechLM 的高效训练策略令人印象深刻,仅用 200K 数据即可超越依赖大规模数据的模型,这提示我们可以在数据受限场景下通过优化模块设计和训练流程实现高性能。 流式语音生成的‘读-写’策略提供了一种平衡延迟与质量的新思路,可推广至其他实时多模态任务,如视频生成或实时翻译。 门控融合机制的自适应融合方法,或许能应用于其他跨模态任务,提升模型对上下文和内容的综合理解能力。 未来可探索基于用户语音风格(如情感、语速)的自适应生成,通过引入多样化数据或条件控制机制,进一步提升交互的个性化体验。