主要观点总结
智谱在CNCC2024大会上推出了多模态领域的最新成果——端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能够实现人与机器的自然聊天状态交流。该模型可直接理解和生成中英文语音，在情绪感知、情感共鸣、情绪表达、多语言、多方言等方面有突破，且延迟更低。来自清华大学和智谱的研究团队发布了GLM-4-Voice的研究论文，论文详细论述了这一端到端语音模型的核心技术与评估结果。GLM-4-Voice由三部分组成：GLM-4-Voice-Tokenizer、GLM-4-Voice-Decoder和GLM-4-Voice-9B。模型的预训练包括大规模语音-文本联合预训练和监督微调阶段。评估结果显示，GLM-4-Voice在语音语言建模、语音问答等任务上表现卓越，性能超过现有基线模型，并已经开源，有2.4k stars。
关键观点总结
关键观点1: GLM-4-Voice模型的推出
智谱在CNCC2024大会上发布了多模态领域的最新成果——端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能实现人与机器的自然聊天状态交流。
关键观点2: GLM-4-Voice模型的功能与特点
GLM-4-Voice能直接理解和生成中英文语音，在情绪感知、情感共鸣、情绪表达、多语言、多方言等方面有突破，延迟更低。
关键观点3: GLM-4-Voice模型的研究与发布
来自清华大学和智谱的研究团队发布了GLM-4-Voice的研究论文，论文详细论述了这一端到端语音模型的核心技术与评估结果。
关键观点4: GLM-4-Voice模型的组成部分
GLM-4-Voice由三部分组成：GLM-4-Voice-Tokenizer、GLM-4-Voice-Decoder和GLM-4-Voice-9B。
关键观点5: GLM-4-Voice模型的预训练与评估
GLM-4-Voice的预训练包括大规模语音-文本联合预训练和监督微调阶段。评估结果显示，其在语音语言建模、语音问答等任务上表现卓越，性能超过现有基线模型。
文章预览
今年 10 月，智谱在 CNCC2024 大会上推出了他们在多模态领域的最新成果——端到端情感语音模型 GLM-4-Voice，让人和机器的交流能够以自然聊天的状态进行。 以下为他们在官方 GitHub 上给出的 demo。 先用北京话念一句绕口令： 加速！加速！ 再加速！ 据介绍，GLM-4-Voice 能够直接理解和生成中英文语音，进行实时语音对话，在情绪感知、情感共鸣、情绪表达、多语言、多方言等方面实现突破，且延时更低，可随时打断。 日前， 来自清华大学和智谱的研究团队发布了 GLM-4-Voice 的研究论文，对这一端到端语音模型的核心技术与评估结果进行了详细论述 。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2412.02612 GitHub 地址： https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice GLM-4-Voice 是如何练成的？ 与传统的 ASR + LLM + TTS 的级联方案相比，端到端模型以音频 token 的形式直接建模语音，在一个模型里
………………………………
