Voila：一款语音基础模型，提供个性化语音定制

Voila项目简介

Voila是由Maitrix.org、加州大学圣地亚哥分校和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）联合开发的语音语言基础模型家族。该团队致力于打造能够实时自主交互的语音AI，使AI能够像人类一样自然、情感丰富且主动地与用户交流。Voila采用端到端架构，结合多尺度Transformer技术，支持低延迟的全双工对话，并保留语音的细微差别，如语调和情感。它还支持超过一百万种预构建的语音，并能够从简短的音频样本中高效定制新语音。此外，Voila不仅适用于语音对话，还支持自动语音识别（ASR）、文本到语音（TTS）和多语言语音翻译等多种语音应用。

Voila主要功能

1. 实时自主交互：能够实时监听、推理并主动响应用户需求，模拟自然的人类交互方式，而不仅仅是被动等待用户指令。
2. 低延迟语音对话：支持全双工、低延迟（195毫秒）的语音交互，超越人类平均反应时间，实现流畅的语音对话。
3. 自然语音生成：保留语音的细微差别，如语调、节奏和情感，生成自然、个性化的语音，用户可以通过文本指令定义说话者的身份和语气。
4. 语音定制化：支持超过一百万种预构建的语音，并能从10秒的音频样本中快速定制新语音，满足个性化需求。
5. 多任务支持：作为统一模型，支持自动语音识别（ASR）、文本到语音（TTS）、多语言语音翻译等多种语音应用。
6. 多语言支持：经过多语言数据训练，支持英语、中文、法语、德语、日语和韩语等六种语言。

Voila技术原理

1. 端到端语音处理：采用端到端架构，直接处理音频信号，避免传统管道系统中音频转文本的中间步骤，从而保留丰富的语音细节并降低延迟。
2. 语音标记化：通过Voila-Tokenizer将连续音频信号转换为离散的音频标记，分为语义标记和声学标记，分别捕捉语言内容和语音特征。
3. 多任务对齐：在训练时结合ASR、TTS和指令遵循等多种任务，通过文本和音频的交错对齐策略，实现模态间的紧密对齐和协同训练。
4. 层次化多尺度Transformer架构：结合语音语言模型（LLM）的语义处理能力和音频生成能力，通过多尺度Transformer分别预测语义和声学标记。
5. 全双工交互：Voila-autonomous模型能够同时处理用户的音频流和自身的音频流，实现双向实时交互，支持自然的对话动态。
6. 语音嵌入与定制化：通过Wespeaker提取说话者嵌入，结合文本指令，用户可以快速定制新的语音角色，实现个性化的语音生成。

Voila应用场景

1. 智能语音助手：为用户提供实时、自然的语音交互体验，支持查询信息、日程管理、提醒服务等功能。
2. 教育与学习：通过语音对话提供语言学习、知识讲解和互动教学，支持多语言对话，帮助用户提升语言能力。
3. 客户服务：在呼叫中心和在线客服中使用，实现自动语音应答、问题解答和客户情绪感知，提升服务效率。
4. 智能家居控制：通过语音指令控制家电设备、调节环境参数，提供更加便捷的智能家居交互体验。
5. 车载语音交互：在驾驶过程中提供导航、信息查询和车辆控制功能，支持自然对话和主动提醒，提升驾驶安全性和便利性。
6. 娱乐与游戏：在角色扮演游戏、虚拟现实和互动娱乐中提供个性化语音角色，增强沉浸感和互动性。

Voila项目入口

• 项目官网：https://voila.maitrix.org/
• Github仓库：https://github.com/maitrix-org/Voila
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/maitrix-org/voila
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.02707