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OpenS2S: Advancing Fully Open-Source End-to-End Empathetic Large Speech Language Model

Created by
  • Haebom

作者

Chen Wang, Tianyu Peng, Wen Yang, Yinan Bai, Guangfu Wang, Jun Lin, Lanpeng Jia, Lingxiang Wu, Jinqiao Wang, Chengqing Zong, Jiajun Zhang

概要

この論文は、共感的な音声対話のための完全オープンソースで透明でエンドツーエンドの大規模言語モデル（LSLM）であるOpenS2Sを提供します。 OpenS2Sは、共感的な音声テキストモデルであるBLSP-Emoに基づいて、ストリーミングインターリーブ復号アーキテクチャを使用して低遅延音声生成を実現します。多様で高品質で共感的な音声会話を低コストで合成する自動データ構成パイプラインを統合し、エンドツーエンドの学習を容易にします。大規模な言語モデルを活用して共感的なコンテンツを作成し、制御可能なテキスト音声システムを使用して話者と感情的な変化を導入し、豊富な準言語的多様性と最小限の人間監督でスケーラブルなトレーニングコーパスを構築します。データセット、モデルの重み、事前トレーニング、および微調整コードを含む完全なオープンソースOpenS2Sモデルを公開し、より広い研究コミュニティをサポートし、共感的な音声システムの革新を加速します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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共感的な音声対話のための完全オープンソースLSLMを提供することで、研究のアクセシビリティの向上と革新を加速します。
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低遅延音声生成のためのストリーミングインターリーブ復号アーキテクチャの活用
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自動化されたデータ構成パイプラインを介して安価で効率的な大規模データセットを構築します。
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豊富な準言語的多様性を備えたスケーラブルなトレーニングコーパスを提供。
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Limitations：
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本論文では、OpenS2Sモデルの性能に関する具体的な評価結果は示されていない。
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データセットの品質と偏向の詳細な分析が不足しています。
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他の共感的なLSLMとの比較分析が必要です。
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実際のアプリケーション環境でのパフォーマンスと信頼性の検証がさらに必要です。
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