論文の概要: Covo-Audio Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09823v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 14:31:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.583565
• Title: Covo-Audio Technical Report
• Title（参考訳）: Covo-Audio 技術報告
• Authors: Wenfu Wang, Chenxing Li, Liqiang Zhang, Yiyang Zhao, Yuxiang Zou, Hanzhao Li, Mingyu Cui, Hao Zhang, Kun Wei, Le Xu, Zikang Huang, Jiajun Xu, Jiliang Hu, Xiang He, Zeyu Xie, Jiawen Kang, Youjun Chen, Meng Yu, Dong Yu, Rilin Chen, Linlin Di, Shulin Feng, Na Hu, Yang Liu, Bang Wang, Shan Yang,
• Abstract要約: 7BバックエンドのLALMであるCovo-Audioは、連続的なオーディオ入力を直接処理し、単一の統一アーキテクチャ内でオーディオ出力を生成する。 対話指向の変種であるCovo-Audio-Chatは、意味的に強い会話能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.09708870154148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present Covo-Audio, a 7B-parameter end-to-end LALM that directly processes continuous audio inputs and generates audio outputs within a single unified architecture. Through large-scale curated pretraining and targeted post-training, Covo-Audio achieves state-of-the-art or competitive performance among models of comparable scale across a broad spectrum of tasks, including speech-text modeling, spoken dialogue, speech understanding, audio understanding, and full-duplex voice interaction. Extensive evaluations demonstrate that the pretrained foundation model exhibits strong speech-text comprehension and semantic reasoning capabilities on multiple benchmarks, outperforming representative open-source models of comparable scale. Furthermore, Covo-Audio-Chat, the dialogue-oriented variant, demonstrates strong spoken conversational abilities, including understanding, contextual reasoning, instruction following, and generating contextually appropriate and empathetic responses, validating its applicability to real-world conversational assistant scenarios. Covo-Audio-Chat-FD, the evolved full-duplex model, achieves substantially superior performance on both spoken dialogue capabilities and full-duplex interaction behaviors, demonstrating its competence in practical robustness. To mitigate the high cost of deploying end-to-end LALMs for natural conversational systems, we propose an intelligence-speaker decoupling strategy that separates dialogue intelligence from voice rendering, enabling flexible voice customization with minimal text-to-speech (TTS) data while preserving dialogue performance. Overall, our results highlight the strong potential of 7B-scale models to integrate sophisticated audio intelligence with high-level semantic reasoning, and suggest a scalable path toward more capable and versatile LALMs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,連続的な音声入力を直接処理し,単一の統一アーキテクチャ内で音声出力を生成する7BパラメーターエンドツーエンドのLALMであるCovo-Audioを提案する。 Covo-Audioは、大規模に訓練された事前訓練と目標訓練を通じて、音声テキストモデリング、音声対話、音声理解、音声理解、全二重音声対話を含む幅広いタスクにおいて、同等のスケールのモデル間で、最先端または競合的なパフォーマンスを達成する。 事前訓練された基礎モデルは、複数のベンチマークで強い音声テキスト理解と意味的推論能力を示し、同等のスケールの代表的なオープンソースモデルよりも優れていることを示す。 さらに、対話指向の変種であるCovo-Audio-Chatは、理解、文脈推論、指示追従、文脈的に適切で共感的な応答の生成、実際の会話アシスタントシナリオへの適用性検証など、強い会話能力を示す。 Covo-Audio-Chat-FD(英語版)は、音声対話能力と全二重対話動作の両方においてかなり優れた性能を達成し、実用的堅牢性におけるその能力を示す。 自然な対話システムにエンドツーエンドのLALMを配置するコストを抑えるため,音声処理から対話インテリジェンスを分離するインテリジェンス・スピーカー・デカップリング方式を提案する。 以上の結果から,高レベルなセマンティック推論と高度な音声インテリジェンスを統合するための7Bスケールモデルの可能性を強調し,より有能で汎用的なLALMへのスケーラブルな道筋を示唆した。

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