文章介绍了Mini-Omni模型，这是一种开源的端到端多模态大语言模型，旨在实现实时语音交互。为了解决现有模型在语音交互中的延迟问题，作者提出了文本指令的并行生成方法和批量并行解码策略，这些方法能够在保留原有语言模型推理能力的同时，显著提升语音输出的实时性和质量。此外，文章还介绍了"Any Model Can Talk"的训练方法和专门用于语音助手优化的VoiceAssistant-400K数据集。
1 Mini-Omni模型
多模态大语言模型Mini-Omni，具备实时语音交互能力，该模型通过引入适配器和并行生成策略，实现了音频和文本的同时生成。目标是提升模型的实时语音输出能力，解决现有模型在语音生成中的延迟问题。
Audio Language Modeling
- （1）将连续的语音信号离散化为语音标记，并将这些标记与文本标记结合在一起进行建模。
- （2）提出了一种新的词汇表，结合了语音和文本标记，实现了音频与文本的联合建模。
- （3）使用负对数似然损失函数对模型进行训练，以优化语音和文本标记的生成过程。
- Decoding Strategies
- （1）音频生成与文本指令：提出了一种并行解码方法，同时生成文本和音频标记，以确保实时性。
- （2）文本延迟并行解码：通过在生成音频标记之前生成对应的文本标记，增强模型的推理能力。
- （3）批量并行解码：在推理过程中使用批量并行策略，将文本推理能力最大化转移到音频领域，提升模型在语音任务中的推理能力。
Any Model Can Talk
- （1）提出了一个三阶段的训练方法，旨在最小化对原有模型能力的影响。
- （2）音频编码：重点是从输入音频中提取特征，使用多码本方法来捕捉音频细节。
- （3）三阶段训练：
- 模态对齐：增强文本模型的语音理解和生成能力。
- 适配训练：专注于文本输入下的语音生成训练。
- 多模态微调：对整个模型进行全面微调，以确保多模态输出的质量。
2 结语
文章介绍了Mini-Omni模型，一种能够实现实时语音交互的端到端多模态大语言模型，并提出了提升语音生成效率的方法。
论文题目： Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
论文链接： https://arxiv.org/abs/2408.16725
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