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阿里发布超强语音处理模型FunAudioLLM，语音方向卷起来了，成熟度非常高，FunAudioLLM是一个旨在增强人与大语言模型 (LLMs) 之间自然语音交互的框架。其核心包括两个创新模型：SenseVoice和CosyVoice
SenseVoice专注于高精度的多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，具备极低的延迟，支持超过50种语言
SenseVoice 是一种语音基础模型，具有多种语音理解功能，包括 ASR、LID、SER 和 AED。SenseVoice-Small 是一种仅编码器的语音基础模型，用于快速语音理解；SenseVoice-Large 是一种编码器-解码器语音基础模型，用于更准确的语音理解，支持更多的语言
CosyVoice则擅长自然语音生成，具备多语言、音色和情感控制能力，能够实现多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆和指令跟随功能
CosyVoice 包含一个自回归变换器，用于为输入文本生成相应的语音标记；一个基于 ODE 的扩散模型（流匹配），用于从生成的语音标记重建梅尔频谱；以及一个基于 HiFTNet 的声码器，用于合成波形。 虚线内的模块在特定的模型使用中是可选的，如跨语言、SFT 推断等
相关的SenseVoice和CosyVoice模型已在Modelscope和Huggingface上开源，其训练、推理和微调代码也已在GitHub上发布。通过将这些模型与LLMs结合，FunAudioLLM推动了语音交互技术的前沿，应用场景包括语音翻译、情感语音聊天、互动播客和富有表现力的有声读物叙述
实际表现
S2ST：语音到语音翻译
通过整合 SenseVoice、LLMs 和 CosyVoice，可以毫不费力地实现语音到语音的翻译 (Speech-to-Speech Translation)，下面的例子是中文到英文，日语，韩语
情感语音聊天
通过整合 SenseVoice、LLMs 和 CosyVoice，开发一款情感语音聊天应用。在下面的例子中，用户和助理的内容都是由 CosyVoice 合成的
交互式播客
通过整合 SenseVoice（一个基于 LLM 的多代理系统，具有实时世界知识）和 CosyVoice，可以创建一个实时交互式播客
富有表现力的有声读物
通过 LLM 的分析能力来构建和识别书籍中的情感，并将其与 CosyVoice 相结合，可以实现具有更强表现力的有声读物
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