論文の概要: MOSS-Speech: Towards True Speech-to-Speech Models Without Text Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00499v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 13:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.376755
• Title: MOSS-Speech: Towards True Speech-to-Speech Models Without Text Guidance
• Title（参考訳）: MOSS-Speech:テキスト誘導のない真の音声合成モデルを目指して
• Authors: Xingjian Zhao, Zhe Xu, Qinyuan Cheng, Zhaoye Fei, Luozhijie Jin, Yang Wang, Hanfu Chen, Yaozhou Jiang, Qinghui Gao, Ke Chen, Ruixiao Li, Mingshu Chen, Ruiming Wang, Wenbo Zhang, Yiyang Zhang, Donghua Yu, Yang Gao, Xiaogui Yang, Yitian Gong, Yuanfan Xu, Yaqian Zhou, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: MOSS-Speechは、テキストガイダンスに頼ることなく直接理解し、音声を生成する、真の音声音声合成大言語モデルである。 我々の研究は、表現的かつ効率的なエンドツーエンドの音声対話のための新しいパラダイムを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.74042564585942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spoken dialogue systems often rely on cascaded pipelines that transcribe, process, and resynthesize speech. While effective, this design discards paralinguistic cues and limits expressivity. Recent end-to-end methods reduce latency and better preserve these cues, yet still rely on text intermediates, creating a fundamental bottleneck. We present MOSS-Speech, a true speech-to-speech large language model that directly understands and generates speech without relying on text guidance. Our approach combines a modality-based layer-splitting architecture with a frozen pre-training strategy, preserving the reasoning and knowledge of pretrained text LLMs while adding native speech capabilities. Experiments show that our model achieves state-of-the-art results in spoken question answering and delivers comparable speech-to-speech performance relative to existing text-guided systems, while still maintaining competitive text performance. By narrowing the gap between text-guided and direct speech generation, our work establishes a new paradigm for expressive and efficient end-to-end speech interaction.
• Abstract（参考訳）: 音声対話システムは、しばしば音声の書き起こし、処理、合成を行うカスケードパイプラインに依存している。 効果はあるものの、この設計はパラ言語的手がかりを捨て、表現性を制限する。 最近のエンドツーエンドのメソッドは、レイテンシを減らし、これらのキューをよりよく保存するが、テキスト中間体に依存しており、根本的なボトルネックを生み出している。 MOSS-Speechは,テキスト指導に頼ることなく直接音声を理解・生成する,真の音声合成大言語モデルである。 提案手法は,モダリティに基づく階層分割アーキテクチャと凍結事前学習戦略を組み合わせることで,事前学習されたテキストLLMの推論と知識を保存し,ネイティブ音声機能を追加する。 実験の結果,既存のテキスト誘導システムと同等の音声合成性能を保ちながら,競争力のあるテキスト性能を維持しつつ,音声による質問応答の最先端化を実現していることがわかった。 本研究は,テキスト誘導と直接音声生成のギャップを狭めることで,表現的かつ効率的なエンドツーエンド音声対話のための新しいパラダイムを確立する。

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