当前位置: 网站首页 >AI教程资讯 >正文

Voila – 开源端到端语音大模型,实现低延迟语音对话

来源:爱论文 时间:2025-05-13 15:07:02

Voila是什么

Voila 是开源的端到端语音大模型,专为语音交互而设计。具备高保真、低延迟的实时流式音频处理能力,能直接处理语音输入并生成语音输出,为用户提供流畅且自然的交互体验。Voila 集成了语音和语言建模能力,支持数百万种预构建和自定义声音,用户可以通过文本指令或音频样本轻松定制说话者的特征和声音。 包含两个主要模型:Voila-e2e 用于端到端语音对话,Voila-autonomous 用于自主互动。一个模型即可支持多种音频任务,降低了开发和部署成本。

Voila的主要功能

实时语音交互:Voila能实现低延迟的语音对话,用户可以直接用语音与模型交流,模型会实时处理语音输入生成语音回复,和真人对话一样流畅自然。多轮对话能力:支持多轮语音对话,模型能根据上下文理解用户的意图,做出连贯的回应。预构建声音库:Voila拥有数百万种预构建的声音,涵盖不同性别、年龄、语调等特征的声音类型。用户可以根据自己的喜好选择声音,比如可以选择温柔的女声、低沉的男声或者活泼的卡通声音来与模型交流。自定义声音:用户还可以通过文本指令和音频样本来定制声音。例如,用户可以上传一段自己熟悉的声音样本,并通过指令让模型模仿这种声音进行对话,使交互更加个性化。语音翻译:经过少量适配后,Voila可以用于多语言语音翻译。用户可以用一种语言说话,模型将其翻译成另一种语言并用语音输出,方便不同语言背景的人进行交流。

Voila的技术原理

高保真、低延迟、实时流式音频处理:Voila实现了高保真、低延迟的实时流式音频处理,能以195毫秒的超低延迟进行全双工对话,超越了人类的平均反应时间。高效集成语音和语言建模能力:Voila将语音和语言建模能力高效集成,结合了大型语言模型(LLMs)的推理能力与强大的声学建模。使模型在理解语音内容和生成语音回复时更加准确和自然,提升了交互的整体质量。层次化的多尺度Transformer架构:Voila采用了层次化的多尺度Transformer架构,将大型语言模型的推理能力与声学建模相结合。能实现自然、角色感知的语音生成,用户可以通过简单的文本指令来定义说话者的身份、语调及其他特征。统一模型设计:Voila被设计为一个统一的模型,适用于多种语音应用,包括自动语音识别(ASR)、文本到语音(TTS),以及经过少量适配的多语言语音翻译。这种统一模型设计降低了开发和部署成本,提高了模型的通用性和灵活性。强大的语音定制能力:Voila支持超过一百万种预构建的声音,能从短至10秒的音频样本中高效定制新的声音。

Voila的项目地址

项目官网:https://voila.maitrix.org/Github仓库:https://github.com/maitrix-org/VoilaHuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/maitrix-org/voilaarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2505.02707

Voila的应用场景

语音助手:Voila 可以作为智能语音助手,为用户提供便捷的语音交互服务。能实时倾听用户的语音指令,以自然流畅的语音进行回应。语音角色扮演:Voila 支持用户定义说话者的身份、语调及其他特征,能实现自然、角色感知的语音生成。在角色扮演和虚拟互动场景中表现出色。国际会议:在国际会议中,不同语言背景的参与者可以通过 Voila 实现实时语音翻译,无障碍地进行交流。播客制作:创作者可以用 Voila 生成高质量的播客内容,通过定制声音来吸引听众。语言学习:帮助学习者练习发音和口语,通过语音互动提供即时反馈。
上一篇:kimi-thinking-preview – 月之暗面推出的多模态思考模型
相关资讯 更多+
  • Voila – 开源端到端语音大模型,实现低延迟语音对话
    Voila – 开源端到端语音大模型,实现低延迟语音对话

    Voila 是开源的端到端语音大模型,专为语音交互而设计。具备高保真、低延迟的实时流式音频处理能力,能直接处理语音输入并生成语音输出,为用户提供流畅且自然的交互体验。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • kimi-thinking-preview – 月之暗面推出的多模态思考模型
    kimi-thinking-preview – 月之暗面推出的多模态思考模型

    kimi-thinking-preview 是月之暗面推出的多模态思考模型,具备深度推理能力,擅长解决复杂问题,如代码、数学和工作难题。模型基于 reasoning_content 字段展示推理过程,帮助用户理解回答背后的逻辑。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • UniTok – 字节联合港大、华中科技推出的统一视觉分词器
    UniTok – 字节联合港大、华中科技推出的统一视觉分词器

    UniTok 是字节跳动联合香港大学和华中科技大学推出的统一视觉分词器,能同时支持视觉生成和理解任务。基于多码本量化技术,将视觉特征分割成多个小块,每块用独立的子码本进行量化,极大地扩展离散分词的表示能力,解决传统分词器在细节捕捉和语义理解之间的矛盾。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • D-DiT – 耶鲁大学联合字节Seed等机构推出的多模态扩散模型
    D-DiT – 耶鲁大学联合字节Seed等机构推出的多模态扩散模型

    D-DiT(Dual Diffusion Transformer)是卡内基梅隆大学、耶鲁大学和字节跳动Seed实验室推出的多模态扩散模型,能统一图像生成和理解任务。模型结合连续图像扩散(流匹配)和离散文本扩散(掩码扩散),基于双向注意力机制同时训练图像和文本模态。

    AI教程资讯 2023-04-14

最新录入 更多+
确定