論文の概要: Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16725v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 17:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 12:51:37.088791
• Title: Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
• Title（参考訳）: Mini-Omni: ストリーミングを考えている間、言語モデルに耳を傾ける
• Authors: Zhifei Xie, Changqiao Wu,
• Abstract要約: ミニオムニ(Mini-Omni)は、リアルタイム音声対話が可能な音声ベースのエンドツーエンド会話モデルである。 そこで本研究では,テキストによる音声生成手法と,推論中のバッチ並列戦略を併用して,性能を向上させる手法を提案する。 また、最適化音声出力のための微調整モデルにVoiceAssistant-400Kデータセットを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in language models have achieved significant progress. GPT-4o, as a new milestone, has enabled real-time conversations with humans, demonstrating near-human natural fluency. Such human-computer interaction necessitates models with the capability to perform reasoning directly with the audio modality and generate output in streaming. However, this remains beyond the reach of current academic models, as they typically depend on extra TTS systems for speech synthesis, resulting in undesirable latency. This paper introduces the Mini-Omni, an audio-based end-to-end conversational model, capable of real-time speech interaction. To achieve this capability, we propose a text-instructed speech generation method, along with batch-parallel strategies during inference to further boost the performance. Our method also helps to retain the original model's language capabilities with minimal degradation, enabling other works to establish real-time interaction capabilities. We call this training method "Any Model Can Talk". We also introduce the VoiceAssistant-400K dataset to fine-tune models optimized for speech output. To our best knowledge, Mini-Omni is the first fully end-to-end, open-source model for real-time speech interaction, offering valuable potential for future research.
• Abstract（参考訳）: 近年の言語モデルの発展は大きな進歩を遂げている。 GPT-4oは新しいマイルストーンとして、人間とリアルタイムに会話できるようにし、人間に近い自然流布を実証した。 このような人間とコンピュータの相互作用は、音響モダリティと直接推論を行い、ストリーミングで出力を生成する能力を持つモデルを必要とする。 しかし、これは現在の学術モデルの到達範囲を超えており、通常は音声合成のための追加のTSシステムに依存しており、望ましくないレイテンシをもたらす。 本稿では,リアルタイム音声対話が可能な音声対話モデルMini-Omniを紹介する。 そこで本研究では,テキストによる音声生成手法と,推論中のバッチ並列戦略を併用して,性能をさらに向上する手法を提案する。 また,本手法は,最小限の劣化を伴って元のモデルの言語能力を保ち,他の作業者がリアルタイムの対話能力を確立するのに役立つ。 我々はこの訓練方法を「Any Model Can Talk」と呼ぶ。 また、音声出力に最適化された微調整モデルにVoiceAssistant-400Kデータセットを導入する。 われわれの知る限り、Mini-Omniは、リアルタイム音声対話のための、エンドツーエンドでオープンソースの最初のモデルであり、将来の研究に価値ある可能性を秘めている。

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