

LSLM
紹介 :
Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)は、人間と機械のインタラクションの自然さを向上させることを目的としたAI対話モデルです。全二重モデル化(FDM)技術により、話しながら同時に音声を受信する能力を実現し、リアルタイムインタラクションを強化します。特に、生成された内容に満足できない場合でも、中断してリアルタイムで応答できます。LSLMは、トークンベースのデコーダによるTTSのみを用いた音声生成と、ストリーミング自己教師あり学習(SSL)エンコーダによるリアルタイムオーディオ入力を使用し、3種類の融合戦略(早期融合、中期融合、後期融合)を通じて最適なインタラクションバランスを探ります。
ターゲットユーザー :
LSLMは、高度なヒューマンマシンインタフェースを必要とする企業や開発者、特に対話システムの自然さとリアルタイム応答能力の向上を望む企業(スマートアシスタント、カスタマーサポートロボット、バーチャルパーソナルアシスタントなどの分野)を主な対象としています。
使用シナリオ
スマートアシスタントが、ユーザーからの質問に即座に回答し、ユーザーのフィードバックに基づいて回答を調整する。
カスタマーサポートロボットが、顧客の問い合わせに対応する際に、リアルタイムで中断し、情報を修正する。
バーチャルパーソナルアシスタントが、タスクを実行する際に、話しながら聞き取り、より自然な方法でユーザーとコミュニケーションをとる。
製品特徴
全二重対話に対応(話しながらも音声を受信可能)。
トークンベースのデコーダによるTTS技術のみを用いた音声生成。
ストリーミング自己教師あり学習(SSL)エンコーダによるリアルタイムオーディオ入力の処理。
早期融合、中期融合、後期融合戦略によるインタラクションの最適化。
命令型と音声型のFDMシナリオにおいて、モデルの全二重通信能力をテスト。
既存システムへの影響を最小限に抑え、既存の対話システムへの統合が容易。
使用チュートリアル
ステップ1:既存の対話システムにLSLMモデルを統合する。
ステップ2:融合戦略やインタラクション設定を含むモデルパラメータを設定する。
ステップ3:特定の対話シーンやユーザー指示に適応するようにモデルを訓練する。
ステップ4:様々なノイズ条件下でのモデルの全二重通信能力をテストする。
ステップ5:テスト結果に基づいてモデルパラメータを調整し、インタラクション体験を最適化する。
ステップ6:最適化されたモデルを本番環境にデプロイし、リアルタイムインタラクションを開始する。
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