FunAudioLLM
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Funaudiollm
簡介 :
FunAudioLLM是一個旨在增強人類與大型語言模型(Large Language Models, LLMs)之間自然語音交互的框架。它包含兩個創新模型:SenseVoice負責高精度多語種語音識別、情緒識別和音頻事件檢測;CosyVoice負責自然語音生成,支持多語種、音色和情緒控制。SenseVoice支持超過50種語言,具有極低的延遲;CosyVoice擅長多語種語音生成、零樣本上下文生成、跨語言語音克隆和指令跟隨能力。相關模型已在Modelscope和Huggingface上開源,並在GitHub上發佈了相應的訓練、推理和微調代碼。
需求人群 :
FunAudioLLM的目標受眾包括技術開發者、語音技術研究人員和企業用戶,他們可以利用這一框架開發具有高級語音交互功能的應用,如語音翻譯、情感語音聊天、交互式播客和有表現力的有聲書朗讀等。
總訪問量: 8.3K
佔比最多地區: US(31.26%)
本站瀏覽量 : 77.8K
使用場景
使用SenseVoice和CosyVoice集成開發情感語音聊天應用,提供溫暖、友好的交互體驗。
利用FunAudioLLM創建交互式播客,使聽眾能夠與播客中的虛擬角色進行即時互動。
通過LLMs分析書籍情感並使用CosyVoice合成具有表現力的有聲書,提升聽眾的閱讀體驗。
產品特色
高精度多語種語音識別:支持超過50種語言的語音識別,具有極低延遲。
情緒識別:能夠識別語音中的情緒,增強交互體驗。
音頻事件檢測:識別音頻中的特定事件,如音樂、掌聲、笑聲等。
自然語音生成:CosyVoice模型可以生成具有自然流暢度和多語種支持的語音。
零樣本上下文生成:無需額外訓練即可生成特定上下文的語音。
跨語言語音克隆:能夠複製不同語言的語音風格。
指令跟隨能力:根據用戶的指令生成相應風格的語音。
使用教程
訪問FunAudioLLM的GitHub頁面,瞭解模型的詳細信息和使用條件。
根據需要選擇合適的模型,如SenseVoice或CosyVoice,並獲取相應的開源代碼。
閱讀文檔,理解模型的輸入輸出格式以及如何配置參數以滿足特定需求。
在本地環境或雲平臺上設置模型的訓練和推理環境。
使用提供的代碼進行模型訓練或微調,以適應特定的應用場景。
集成模型到應用程序中,開發具有語音交互功能的產品。
測試應用程序以確保語音識別和生成的準確性和自然性。
根據反饋優化模型性能,提升用戶體驗。
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