如何实现大模型Speech2Speech Dialogue？(二): LLaMa-Omni

主要观点总结

文章介绍了LLaMa-Omni这一端到端语音到语音方案的整体框架和各个模块的功能。包括训练阶段、推理过程以及使用的各种模型组件如speech encoder、speech adapter、LLM、speech decoder和vocoder等。文章还提到了该方案通过非自回归的speech decoder实现低时延的语音交互特点。

关键观点总结

关键观点1: LLaMa-Omni端到端语音到语音方案介绍

文章主要介绍了LLaMa-Omni方案的整体框架，包括其各个模块的功能和相互作用。

关键观点2: 训练阶段和推理过程

文章详细描述了LLaMa-Omni的训练阶段和推理过程，包括语音表征、LLM流式生成token和非自回归解码生成音频等步骤。

关键观点3: 使用的模型组件

文章介绍了LLaMa-Omni使用的各个模型组件，包括speech encoder、speech adapter、LLM、speech decoder和vocoder等，并解释了它们的作用。

关键观点4: 非自回归的speech decoder实现低时延语音交互

文章强调了LLaMa-Omni通过非自回归的speech decoder实现低时延的语音交互的特点，每输出一个文本token后能实时生成音频。

文章预览

上篇文章主要介绍了SpeechGPT和CosyVoice， 本篇 主要介绍下另一个端到端语音到语音方案 LLaMa-Omni 。 NetRookie，公众号：NetRookie 如何实现大模型Speech2Speech Dialogue？(一) 一、整体框架 LLaMA-Omni可以同时生成文本和语音 训练阶段 Stage1：让LLM适应语音信息，训练一个speech2text的任务，但不是语音识别，而是语音指令遵循任务。 LLAMA-OMNI第一阶段训练 只训练LLM和adapter部分，输出依旧为文本token Stage2：让模型学会生成语音，llm输出的还是文本，但文本通过上采样，再通过speech decoder生成语音离散token，可以使用声码器进行波形生成。 LLAMA-OMNI第二阶段训练 只训练speech decoder部分 推理阶段 文本自回归产生，产生第一个文本token后，进入上采样和speech decoder，产生语音单元（注：这个过程是非自回归，所以速度上会有优势），达到预设chunk大小后，进入vocoder进行流式 ………………………………