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Ultravox V0 4 1 Mistral Nemo
簡介 :
ultravox-v0_4_1-mistral-nemo是一個基於預訓練的Mistral-Nemo-Instruct-2407和whisper-large-v3-turbo的多模態語音大型語言模型（LLM）。該模型能夠同時處理語音和文本輸入，例如，一個文本系統提示和一個語音用戶消息。Ultravox通過特殊的<|audio|>偽標記將輸入音頻轉換為嵌入，並生成輸出文本。未來版本計劃擴展標記詞彙以支持生成語義和聲學音頻標記，進而可以輸入到聲碼器中產生語音輸出。該模型由Fixie.ai開發，採用MIT許可。
需求人群 :
Ultravox的目標受眾包括需要處理語音和文本數據的開發者和企業，如語音識別、語音翻譯、語音分析等領域的專業用戶。該產品因其多模態處理能力和高效率的訓練方法，特別適合需要快速、準確地處理和生成語音及文本信息的用戶。
使用場景
- 作為語音代理，處理用戶的語音指令。
- 進行語音到語音的翻譯，幫助跨語言溝通。
- 分析語音音頻，提取關鍵信息，用於安全監控或客戶服務。
產品特色
- 語音和文本輸入處理：能夠同時處理語音和文本輸入，適用於多種應用場景。
- 音頻嵌入替換：使用<|audio|>偽標記將輸入音頻轉換為嵌入，提高模型的多模態處理能力。
- 語音到語音翻譯：適用於語音翻譯，分析語音音頻等場景。
- 模型生成文本：基於合併的嵌入輸入生成輸出文本。
- 未來支持語義和聲學音頻標記：計劃在未來版本中支持生成語義和聲學音頻標記，進一步擴展模型功能。
- 知識蒸餾損失訓練：使用知識蒸餾損失進行訓練，使Ultravox模型嘗試匹配基於文本的Mistral骨幹的logits。
- 混合精度訓練：採用BF16混合精度訓練，提高訓練效率。
使用教程
1. 安裝必要的庫：使用pip安裝transformers、peft和librosa庫。
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2. 導入庫：在代碼中導入transformers、numpy和librosa庫。
3. 加載模型：使用transformers.pipeline加載'fixie-ai/ultravox-v0_4_1-mistral-nemo'模型。
4. 準備音頻輸入：使用librosa.load加載音頻文件，並獲取音頻數據和採樣率。
5. 定義對話輪次：創建一個包含系統角色和內容的對話輪次列表。
6. 調用模型：將音頻數據、對話輪次和採樣率作為參數，調用模型生成輸出文本。
7. 獲取結果：模型將生成的文本作為輸出，可以用於進一步的處理或顯示。
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