Mini-Omni - 开源的端到端实时语音对话大模型

Mini-Omni是什么

Mini-Omni 是一个开源的端到端语音对话模型，具备实时语音输入和输出的能力，能在对话中实现“边思考边说话”的功能。模型的设计支持在不需要额外的自动语音识别（ASR）或文本到语音（TTS）系统的情况下，直接进行语音到语音的对话。Mini-Omni 采用了一种文本指导的语音生成方法，通过批量并行策略在推理过程中提高性能，同时保持了原始模型的语言能力。

Mini-Omni的主要功能

• 实时语音交互：能进行端到端的实时语音对话，无需依赖额外的自动语音识别（ASR）或文本到语音（TTS）系统。
• 文本和语音并行生成：在推理过程中，模型可以同时生成文本和语音输出，通过文本信息指导语音生成，提高了语音交互的自然性和流畅性。
• 批量并行推理：采用批量并行策略，提升了模型在流式音频输出时的推理能力，使语音响应更加丰富和准确。
• 音频语言建模：将连续的语音信号转换为离散的音频tokens，使大型语言模型能进行音频模态的推理和交互。
• 跨模态理解：模型能理解和处理多种模态的输入，包括文本和音频，实现了跨模态的交互能力。

Mini-Omni的技术原理

• 端到端架构：Mini-Omni采用端到端的设计，能直接处理从音频输入到文本和音频输出的整个流程，无需传统的分离式ASR和TTS系统的介入。
• 文本指导的语音生成：模型在生成语音输出时，会先生成相应的文本信息，然后基于文本信息来指导语音的合成。基于语言模型在文本处理上的强大能力，提高语音生成的质量和自然度。
• 并行生成策略：Mini-Omni采用并行生成策略，在推理过程中同时生成文本和音频tokens。策略支持模型在生成语音的同时保持对文本内容的理解和推理，实现更连贯和一致的对话。
• 批量并行推理：为进一步提升模型的推理能力，Mini-Omni采用了批量并行推理策略。在策略中，模型会同时处理多个输入，通过文本生成来增强音频生成的质量。
• 音频编码和解码：Mini-Omni使用音频编码器（如Whisper）将连续的语音信号转换为离散的音频tokens，然后通过音频解码器（如SNAC）将这些tokens转换回音频信号。

Mini-Omni的项目地址

• Github仓库：https://github.com/gpt-omni/mini-omni
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/gpt-omni/mini-omni
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.16725

Mini-Omni的应用场景

• 智能助手和虚拟助手：在智能手机、平板电脑和电脑上，Mini-Omni可以作为一个智能助手，通过语音交互帮助用户执行任务，如设置提醒、查询信息、控制设备等。
• 客户服务：在客户服务领域，Mini-Omni可以作为聊天机器人或语音助手，提供24/7的自动客户支持，处理咨询、解决问题和执行交易。
• 智能家居控制：在智能家居系统中，Mini-Omni可以通过语音命令控制家中的智能设备，如灯光、温度、安全系统等。
• 教育和培训：Mini-Omni可以作为教育工具，提供语音交互式的学习体验，帮助学生学习语言、历史或其他科目。
• 车载系统：在汽车中，Mini-Omni可以集成到车载信息娱乐系统中，提供语音控制的导航、音乐播放、通讯等功能。