Meta开源多模式模型，轻松混合文本和语音

主要观点总结

文章介绍了专注于AIGC领域的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用的落地。文章指出传统生成语音方法的技术局限性，并介绍了Meta开源的多模式模型SPIRIT – LM，该模型能够轻松混合文本和语音，使生成效果更逼真、拟人化。文章详细解释了SPIRIT-LM的架构、训练方法和技术创新，包括其使用的特殊标记、音高标记和风格标记。文章还介绍了SPIRIT-LM在语音和文本理解综合测试中的表现，以及在跨模态任务上的良好性能。

关键观点总结

关键观点1: AIGC领域的专业社区关注大语言模型的发展和应用落地。

社区聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态。

关键观点2: 传统生成语音方法存在技术局限性，难以捕捉情感信息。

SPIRIT – LM模型能够混合文本和语音，使生成效果更逼真。

关键观点3: SPIRIT-LM的架构和技术创新被详细介绍。

包括其使用的特殊标记、音高标记和风格标记，以及训练方法和模态变化等。

关键观点4: SPIRIT-LM在语音和文本理解综合测试中表现良好。

在跨模态任务上也展现了良好的性能，能够根据少量示例进行特定任务的建模。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 传统的生成语音方法通常是先使用ASR将输入语音转录为文本，再使用纯文本的大语言模型生成文本，最后通过TTS将生成的文本合成为语音。但这种方式在建模和生成表达性语音方面有很大技术局限性。 例如，当我们想要生成一段带有特定情感的语音时，这种多步骤的方法可能无法很好地捕捉情感信息，导致生成的语音在表达上不够自然。 为了解决这些难题，Meta开源了多模式模型SPIRIT – LM，可以轻松混合文本和语音使生成的效果更逼真、拟人化。 开源地址：https://github.com/facebookresearch/spiritlm SPIRIT-LM的架构很特殊，它的基础模型是一个大语言模型，再通过词级交错方法扩展到语音模式。在训练的 ………………………………