FunAudioLLM
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Funaudiollm
简介 :
FunAudioLLM是一个旨在增强人类与大型语言模型(Large Language Models, LLMs)之间自然语音交互的框架。它包含两个创新模型:SenseVoice负责高精度多语种语音识别、情绪识别和音频事件检测;CosyVoice负责自然语音生成,支持多语种、音色和情绪控制。SenseVoice支持超过50种语言,具有极低的延迟;CosyVoice擅长多语种语音生成、零样本上下文生成、跨语言语音克隆和指令跟随能力。相关模型已在Modelscope和Huggingface上开源,并在GitHub上发布了相应的训练、推理和微调代码。
需求人群 :
FunAudioLLM的目标受众包括技术开发者、语音技术研究人员和企业用户,他们可以利用这一框架开发具有高级语音交互功能的应用,如语音翻译、情感语音聊天、交互式播客和有表现力的有声书朗读等。
总访问量: 8.3K
占比最多地区: US(31.26%)
本站浏览量 : 79.8K
使用场景
使用SenseVoice和CosyVoice集成开发情感语音聊天应用,提供温暖、友好的交互体验。
利用FunAudioLLM创建交互式播客,使听众能够与播客中的虚拟角色进行实时互动。
通过LLMs分析书籍情感并使用CosyVoice合成具有表现力的有声书,提升听众的阅读体验。
产品特色
高精度多语种语音识别:支持超过50种语言的语音识别,具有极低延迟。
情绪识别:能够识别语音中的情绪,增强交互体验。
音频事件检测:识别音频中的特定事件,如音乐、掌声、笑声等。
自然语音生成:CosyVoice模型可以生成具有自然流畅度和多语种支持的语音。
零样本上下文生成:无需额外训练即可生成特定上下文的语音。
跨语言语音克隆:能够复制不同语言的语音风格。
指令跟随能力:根据用户的指令生成相应风格的语音。
使用教程
访问FunAudioLLM的GitHub页面,了解模型的详细信息和使用条件。
根据需要选择合适的模型,如SenseVoice或CosyVoice,并获取相应的开源代码。
阅读文档,理解模型的输入输出格式以及如何配置参数以满足特定需求。
在本地环境或云平台上设置模型的训练和推理环境。
使用提供的代码进行模型训练或微调,以适应特定的应用场景。
集成模型到应用程序中,开发具有语音交互功能的产品。
测试应用程序以确保语音识别和生成的准确性和自然性。
根据反馈优化模型性能,提升用户体验。
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