GLM-4-Voice
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GLM 4 Voice
簡介 :
GLM-4-Voice是由清華大學團隊開發的端到端語音模型,能夠直接理解和生成中英文語音,進行即時語音對話。它通過先進的語音識別和合成技術,實現了語音到文本再到語音的無縫轉換,具備低延遲和高智商的對話能力。該模型在語音模態下的智商和合成表現力上進行了優化,適用於需要即時語音交互的場景。
需求人群 :
GLM-4-Voice的目標受眾包括開發者、企業以及任何需要即時語音交互的個人或組織。對於開發者而言,它提供了一個強大的工具來構建語音交互應用;對於企業,它可以幫助提升客戶服務的效率和質量;對於個人用戶,它提供了一種新穎的語音交互體驗。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 61.5K
使用場景
• 用輕柔的聲音引導用戶放鬆
• 用激動的聲音解說足球比賽
• 用哀怨的聲音講一個鬼故事
產品特色
• 語音識別:將連續的語音輸入轉化為離散的token
• 語音合成:將離散化的語音token轉化為連續的語音輸出
• 情感控制:根據用戶的指令要求改變語音的情感、語調、語速、方言等屬性
• 流式推理:支持流式交替輸出文本和語音兩個模態的內容,降低端到端對話延遲
• 預訓練能力:在數百萬小時音頻和數千億token的音頻文本交錯數據上進行預訓練,具備強大的音頻理解和建模能力
• 多語言支持:能夠直接理解和生成中英文語音,進行即時語音對話
使用教程
1. 首先下載倉庫:使用git命令克隆項目到本地
2. 安裝依賴:根據項目中的requirements.txt文件安裝所需的Python依賴
3. 下載模型:根據項目指南下載所需的語音模型和分詞器
4. 啟動模型服務:運行model_server.py腳本啟動模型服務
5. 啟動Web Demo:運行web_demo.py腳本啟動Web Demo服務
6. 訪問Web Demo:在瀏覽器中訪問http://127.0.0.1:8888來使用Web Demo
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