LSLM
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LSLM
簡介 :
Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人機交互自然度的人工智能對話模型。它通過全雙工建模(FDM)技術,實現了在說話時同時監聽的能力,增強了即時交互性,尤其是在生成內容不滿意時能夠被打斷和即時響應。LSLM採用了基於token的解碼器僅TTS進行語音生成,以及流式自監督學習(SSL)編碼器進行即時音頻輸入,通過三種融合策略(早期融合、中期融合和晚期融合)探索最佳交互平衡。
需求人群 :
LSLM主要面向需要高級人機交互的企業和開發者,特別是那些希望提升其對話系統自然度和即時響應能力的公司。例如,智能助手、客服機器人和虛擬個人助理等領域。
總訪問量: 158
佔比最多地區: US(100.00%)
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使用場景
智能助手在用戶提問時能即時回應並根據用戶反饋調整回答。
客服機器人在處理客戶諮詢時能夠即時打斷和更正信息。
虛擬個人助理在執行任務時能夠邊說邊聽,以更自然的方式與用戶交流。
產品特色
支持全雙工對話,即在說話時也能監聽。
使用基於token的解碼器僅TTS技術生成語音。
採用流式自監督學習(SSL)編碼器處理即時音頻輸入。
通過早期融合、中期融合和晚期融合策略優化交互。
在命令式和語音式FDM場景下測試模型的雙工通信能力。
對現有系統影響最小,易於集成到現有對話系統中。
使用教程
步驟1: 集成LSLM模型到現有的對話系統中。
步驟2: 配置模型參數,包括融合策略和交互設置。
步驟3: 訓練模型以適應特定的對話場景和用戶指令。
步驟4: 測試模型在不同噪聲條件下的雙工通信能力。
步驟5: 根據測試結果調整模型參數,優化交互體驗。
步驟6: 將優化後的模型部署到生產環境中,開始即時交互。
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