西北工业大学开放的语音理解模型OSUM

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OSUM指的是什么？

OSUM（开放语音理解模型）是由西北工业大学计算机学院音频、语音与语言处理研究团队发布的一款开源语音解析工具。该模型融合了Whisper编码器和Qwen2大型语言模型，具备执行多种语音相关操作的能力，包括但不限于自动言语识别(ASR)、情感分析(SER)以及说话人性别辨识(SGC)等任务。OSUM采用“ASR+X”的多任务学习策略进行训练，在此过程中通过优化跨模态对齐与具体目标的匹配来保证高效的模型训练和稳定性。它借助大约5万小时的丰富语音数据集完成培训，从而在多个应用场景中展示出卓越性能，特别是在中文自动言语识别及多项技能泛化方面尤为突出。

OSUM的核心作用

声纹辨识技术实现语音到文字的转化，并兼容多国语言及地方 dialect。
含有时序标记的语音转文字技术当解析语音信息时，提供每一个词语或是片段的具体开始和结束时刻。
声音事件识别检测音频中特有的事件（例如笑声、咳嗽声或环境噪声等）。
声情分析技术解析语音中蕴含的情绪状况（例如快乐、哀伤、愤慨等）。
语音风格辨识辨识讲话人的语风（比如新闻报道、客户服务交流、日常生活交谈等）。
讲话者的性别归类识别讲话人的性别身份（男或女）。
语音年龄段估计估计讲话人的年龄段（例如，孩子、成年人士、长者）。
文字化语音对话把语音信息转换成自然语言的回应，在对话系统中使用。

OSUM的核心技术机制

语音编码器使用包含769M参数的Whisper-Medium模型来实现语音信号到特征向量的转换。
转换器该结构集成3个卷积层级和4个Transformer层级，旨在调整语音特性以匹配语言模型的输入需求。
NLP（自然语言处理模型）利用LoRA（低秩适配）技术对Qwen2-7B-Instruct进行了微调，以满足多种任务的需求。
多种任务的培训方法由于提供的内容为空，没有具体文字可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创改写，请提供详细信息。这样我可以帮助您完成需求。
- 基于ASR的扩展训练方法在进行语音识别（ASR）任务的同时，也开展额外的任务训练，比如情感识别（SER）、说话人归一化（SGC）等。通过共用特征和统一优化目标的方式，增强模型的应用广度与稳定性能。
- 关于自然语言的提示词通过向大型语言模型输入多样化的自然语言指令，可以指导模型完成各种特定的任务。
数据分析及培训大约使用了5万小时多样化的语音资料来进行多项任务的培训工作，这些资料来源于公开渠道以及内部加工的数据集合。整个培训过程包含两个步骤：先是调整Whisper模型以适应多种任务需求，接着再将其与大型语言模型结合，并进行更深层次的有监督训练。

OSUM项目的仓库位置

Git代码库：访问此链接以查看ASLP实验室的OSUM项目 – https://github.com/ASLP-lab/OSUM
arXiv科技文章在论文的链接中讨论的内容已进行了重新表述，确保了核心信息的一致性的同时采用了不同的语言风格。由于原始内容直接来源于学术文章摘要或全文，改写结果如下所示：
该研究探讨了一种新的方法论，在技术实现和理论基础上提出了创新性的见解，并通过实验验证了其有效性与应用潜力。（注意：此句是基于一般科研论文的内容进行的抽象描述，具体细节需参照原文https://arxiv.org/pdf/2501.13306v2中的内容。）
网上试用演示版本访问此链接以查看ASLP实验室的OSUM项目页面: https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/OSUM