迷你全视角 —— 开放源代码的端对端即时语音交流大型模型

Mini-Omni指的是什么？

Mini-Omni 是一款开源端对端的语音交流软件，能够实现即时的声音输入与输出，并可在对话中模拟出“边说边想”的效果。其设计允许无需借助额外的自动语音转文字（ASR）或文字转声音（TTS）工具即可完成从声音到声音的沟通任务。该模型利用文本引导的声音生成技术，在推理时通过批量并行处理来优化性能，同时保留了原版的语言表达能力。

Mini-Omni的核心特性

• 即时声音交流可以实现全程即时的语音交流功能，不需借助外部的自动语音辨识（ASR）或文字转语音（TTS）服务。
• 文本与语音同步创建于推理阶段中，该系统能够同步创建文字与声音反馈，并利用文字内容来优化声音产出的过程，显著增强了语言交流中的自然感与流利度。
• 批处理同步推断通过运用批处理平行技术，增强了模型在生成连续音频信号过程中的预测性能，从而让声音反馈更为多样且精确。
• 语音语句建模把持续不断的语音信息转变为分离的音频标记，让大规模的语言模型能够对音频数据开展推断与互动。
• 多模态认知该模型具备理解与处理多类型数据输入的能力，涵盖了文字及声音信息，并达到了跨越不同数据形式进行互动的标准。

Mini-Omni的核心技术机制

• 全链路体系结构Mini-Omni运用了整体化设计思路，能够独立完成从语音接收至文字及语音发送的全部过程，摆脱了对传统分立式自动语音识别与文语转换系统的需求。
• 基于文本指示的声音合成当模型产生语音输出时，它首先创建相关的文字内容，并利用这些文字数据作为指引来进行声音合成。借助于语言模型在处理文字方面的卓越性能，提升了生成语音的真实性和质量水平。
• 并发生产策略Mini-Omni运用了平行生产方法，在处理信息时同步创建文字与声音令牌。此方案使得系统能够一边合成语音，一边维持对文字意义的解析及推断能力，从而达到更加流畅和谐的交流效果。
• 批处理并发推断为了进一步提高模型的推断性能，Mini-Omni实施了批处理平行推断方法。在这个过程中，该模型能够同步管理多种输入，并利用文本创建功能来提升音频产出的质量。
• 声音信号的编译与解析Mini-Omni借助诸如Whisper这样的音频编码器把持续的语音信息转化为分离的音频令牌，随后利用类似SNAC的音频解码器把这些令牌重新变换成音频信号。

Mini-Omni的工程链接

• GitHub代码库：可在GitHub上找到的项目链接为https://github.com/gpt-omni/mini-omni，这里是该开源项目的在线地址。
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看GPT-Omni的小型模型版本：https://huggingface.co/gpt-omni/mini-omni
• arXiv科技文章访问链接以获取文件内容：https://arxiv.org/pdf/2408.16725 ，该PDF文档包含了最新的研究成果。请注意，实际的伪原创改写需要基于具体的文本内容来进行调整和表达方式的变化，但您提供的信息仅为一个指向学术论文的链接，并未包含具体文字内容以供进行改写处理。

Mini-Omni的使用情境

• 智能化助理与数字助手Mini-Omni能够在智能手机、平板以及计算机上充当一个智能化的助理角色，利用语音互动来辅助用户完成各种操作，包括设定提醒事项、查找资讯及操控各类装置等功能。
• 客户支持服务于客服行业之中，Mini-Omni能够担当起聊天机器人或是语音助理的角色，实现全天候自动化客户支援服务，涵盖解答疑问、应对问题及完成交易等功能。
• 智能家庭管理系统于智能家居环境内，通过发出语音指令，Mini-Omni能够操作诸如照明、室温调节及安防设施等一系列智能装置。
• 教育培训Mini-Omni能够充当教学助手的角色，通过语音互动的方式为学生们营造一种新颖的学习环境，助力他们掌握语言、历史等学科知识。
• 车辆操作系统在车辆内部，Mini-Omni能够被整合进车用信息娱乐系统，实现通过语音命令来操控导航、音频播放以及通信等服务。