論文の概要: FunAudioLLM: Voice Understanding and Generation Foundation Models for Natural Interaction Between Humans and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04051v3
• Date: Thu, 11 Jul 2024 02:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 12:15:14.325808
• Title: FunAudioLLM: Voice Understanding and Generation Foundation Models for Natural Interaction Between Humans and LLMs
• Title（参考訳）: FunAudioLLM:人間とLLMの自然な相互作用のための音声理解と生成基盤モデル
• Authors: Keyu An, Qian Chen, Chong Deng, Zhihao Du, Changfeng Gao, Zhifu Gao, Yue Gu, Ting He, Hangrui Hu, Kai Hu, Shengpeng Ji, Yabin Li, Zerui Li, Heng Lu, Haoneng Luo, Xiang Lv, Bin Ma, Ziyang Ma, Chongjia Ni, Changhe Song, Jiaqi Shi, Xian Shi, Hao Wang, Wen Wang, Yuxuan Wang, Zhangyu Xiao, Zhijie Yan, Yexin Yang, Bin Zhang, Qinglin Zhang, Shiliang Zhang, Nan Zhao, Siqi Zheng,
• Abstract要約: FunAudioLLMは、人間と大規模言語モデル(LLM)の間の自然な音声相互作用を強化するために設計されたモデルファミリーである 中心となる2つの革新的なモデルとして、多言語音声認識、感情認識、音声イベント検出を処理するSenseVoiceと、複数の言語、音色、話し方、話者識別を制御した自然言語生成を容易にするCosyVoiceがある。 SenseVoiceとCosyVoiceに関連するモデルは、GitHubでリリースされたトレーニング、推論、微調整コードとともに、ModelscopeとHuggingfaceでオープンソース化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.8261207950923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report introduces FunAudioLLM, a model family designed to enhance natural voice interactions between humans and large language models (LLMs). At its core are two innovative models: SenseVoice, which handles multilingual speech recognition, emotion recognition, and audio event detection; and CosyVoice, which facilitates natural speech generation with control over multiple languages, timbre, speaking style, and speaker identity. SenseVoice-Small delivers exceptionally low-latency ASR for 5 languages, and SenseVoice-Large supports high-precision ASR for over 50 languages, while CosyVoice excels in multi-lingual voice generation, zero-shot in-context learning, cross-lingual voice cloning, and instruction-following capabilities. The models related to SenseVoice and CosyVoice have been open-sourced on Modelscope and Huggingface, along with the corresponding training, inference, and fine-tuning codes released on GitHub. By integrating these models with LLMs, FunAudioLLM enables applications such as speech-to-speech translation, emotional voice chat, interactive podcasts, and expressive audiobook narration, thereby pushing the boundaries of voice interaction technology. Demos are available at https://fun-audio-llm.github.io, and the code can be accessed at https://github.com/FunAudioLLM.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,人間と大規模言語モデル(LLM)との自然な音声対話を強化するモデルファミリーであるFunAudioLLMを紹介する。 中心となる2つの革新的なモデルとして、多言語音声認識、感情認識、音声イベント検出を処理するSenseVoiceと、複数の言語、音色、話し方、話者識別を制御した自然言語生成を容易にするCosyVoiceがある。 SenseVoice-Smallは5つの言語で例外的に低レイテンシASRを提供し、SenseVoice-Largeは50以上の言語で高精度ASRをサポートし、CosyVoiceは多言語音声生成、ゼロショットインコンテキスト学習、クロスリンガル音声クローニング、命令フォロー機能に優れている。 SenseVoiceとCosyVoiceに関連するモデルは、GitHubでリリースされたトレーニング、推論、微調整コードとともに、ModelscopeとHuggingfaceでオープンソース化されている。 これらのモデルをLLMと統合することにより、FunAudioLLMは音声音声翻訳、感情音声チャット、対話型ポッドキャスト、表現型オーディオブックナレーションといった応用を可能にし、音声インタラクション技術の境界を押し進める。 デモはhttps://fun-audio-llm.github.ioで、コードはhttps://github.com/FunAudioLLMでアクセスできる。

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