SpeechGPT-Gen:为大语言模型提供内在的跨模态对话能力
主要功能特点:
1、零样本文本到语音转换:
SpeechGPT-Gen能够将给定的文本转换成语音,而且不需要提前的样本或训练数据。能够直接从文本生成自然听起来的语音。
2、零样本语音转换:
它可以改变源语音的音色,使其听起来像是另一个给定的发言者所说。
3、语音到语音对话:
SpeechGPT-Gen能够理解语音指令,并以类似的音色生成语音回应。
技术创新:
1、链式信息生成: SpeechGPT-Gen引入了这种新方法来分离和处理语音的语义和知觉信息。这种方法减少了传统方法中的冗余和低效率。
2、自回归和非自回归模型的结合:
自回归模型: 用于处理语义信息。基于大型语言模型,这一部分负责理解和生成语音的含义和内容。
非自回归模型: 使用流匹配技术处理知觉信息,即声音的感觉特征。
3、语义信息的先验注入: 在流匹配中,SpeechGPT-Gen引入了一种创新的方法,将语义信息注入到先验分布中,从而提高流匹配的效率。
工作原理:
1、语义建模: 通过自回归模型,SpeechGPT-Gen首先对语音或文本的语义内容进行建模。这一步涉及理解语音或文本的含义,为后续的知觉建模提供基础。
2、知觉建模: 接着,非自回归模型通过流匹配技术处理知觉信息,即生成具有特定音色和风格的语音。
3、流匹配技术: 流匹配通过建立从简单先验分布到复杂数据分布的转换来工作。在SpeechGPT-Gen中,这个过程利用了语义信息作为先验,从而更高效地生成知觉信息。
4、综合生成: 通过这两个步骤,SpeechGPT-Gen能够先理解语音或文本的意义,然后生成具有相应含义的语音输出,具有良好的语义和知觉一致性。
项目及演示:https://0nutation.github.io/SpeechGPT-Gen.github.io/…
论文:https://arxiv.org/abs/2401.13527
GitHub:https://github.com/0nutation/SpeechGPT
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