論文の概要: AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking
Head
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12995v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 17:05:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 19:38:51.920905
- Title: AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking
Head
- Title（参考訳）: AudioGPT: 音声、音楽、音声、トーキングヘッドの理解と生成
- Authors: Rongjie Huang, Mingze Li, Dongchao Yang, Jiatong Shi, Xuankai Chang,
Zhenhui Ye, Yuning Wu, Zhiqing Hong, Jiawei Huang, Jinglin Liu, Yi Ren, Zhou
Zhao, Shinji Watanabe
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域やタスクにまたがって顕著な能力を示し、学習と認知の理解に挑戦しています。
本稿では,LLMを基本モデルで補完し,複雑な音声情報を処理するマルチモーダルAIシステムであるAudioGPTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.69233563811487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited remarkable capabilities across a
variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and
cognition. Despite the recent success, current LLMs are not capable of
processing complex audio information or conducting spoken conversations (like
Siri or Alexa). In this work, we propose a multi-modal AI system named
AudioGPT, which complements LLMs (i.e., ChatGPT) with 1) foundation models to
process complex audio information and solve numerous understanding and
generation tasks; and 2) the input/output interface (ASR, TTS) to support
spoken dialogue. With an increasing demand to evaluate multi-modal LLMs of
human intention understanding and cooperation with foundation models, we
outline the principles and processes and test AudioGPT in terms of consistency,
capability, and robustness. Experimental results demonstrate the capabilities
of AudioGPT in solving AI tasks with speech, music, sound, and talking head
understanding and generation in multi-round dialogues, which empower humans to
create rich and diverse audio content with unprecedented ease. Our system is
publicly available at \url{https://github.com/AIGC-Audio/AudioGPT}.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域やタスクにまたがって顕著な能力を示し、学習と認知の理解に挑戦しています。
最近の成功にもかかわらず、現在のLLMは複雑なオーディオ情報を処理したり、(SiriやAlexaのような)会話を行うことができない。
本研究では,LLM(すなわちChatGPT)を補完するマルチモーダルAIシステムであるAudioGPTを提案する。
1)複雑な音声情報を処理し、多数の理解・生成課題を解決する基礎モデル
2)音声対話を支援するための入力/出力インタフェース(ASR, TTS)。
人間の意図的理解と基礎モデルとの協調によるマルチモーダルLLMの評価の必要性が高まる中、我々はAudioGPTの原則とプロセスの概要を一貫性、能力、堅牢性の観点から検証する。
実験の結果,複数回対話における音声,音楽,音声,会話の頭部理解と生成によるai課題の解決におけるaudiogptの能力が実証された。
本システムは,<url{https://github.com/AIGC-Audio/AudioGPT}で公開されている。
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