简介:

MinMo是一款多模态大型语言模型,用于无缝语音交互。

功能:

在语音对话、多语言语音识别、多语言语音翻译、情感识别、说话人分析和音频事件分析等基准测试中达到当前最先进的性能。

支持端到端的语音交互,根据用户指令控制生成音频的情感、方言和说话风格,以及模仿特定的声音,生成效率超过90%。

支持全双工语音交互,实现用户和系统之间的平滑多轮对话,防止背景噪音的干扰。语音到文本延迟约为100毫秒,全双工延迟理论上约为600毫秒,实际约为800毫秒。

提出了一种新颖且简单的语音解码器,在语音生成方面超越了以往的模型。

通过多个阶段的训练,包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐,克服了以往对齐多模态模型的主要限制。

需求人群:

"目标受众包括需要高效、自然语音交互的用户,如智能客服系统、语音助手开发者、需要语音交互功能的企业等。MinMo的低延迟和高指令遵循能力使其非常适合需要实时响应和精确控制语音输出的应用场景,如智能音箱、车载语音系统等。此外,对于研究多模态交互和语音技术的研究人员和开发者,MinMo提供了一个强大的工具来探索和创新。"

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