FunAudioLLM：阿里推出的语音理解和生成模型

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FunAudioLLM简介

FunAudioLLM是由阿里通义团队发布的一款先进的语音理解和生成模型家族，旨在提升人类与大型语言模型（LLMs）之间的自然语音交互体验。它包含两个核心模型：SenseVoice，负责高精度的多语言语音识别、情绪识别和音频事件检测；以及CosyVoice，专注于多语言的自然语音生成，提供对音色、说话风格和说话者身份的精细控制。FunAudioLLM通过开源模型和代码，支持创新应用如语音翻译、情感聊天、互动播客和有声读物，推动了语音交互技术的边界。

FunAudioLLM

FunAudioLLM主要功能

多语言语音识别：支持超过50种语言的高精度自动语音识别（ASR），特别是中文和粤语。
情绪识别：能够识别语音中的情绪状态，为交互增添情感维度。
音频事件检测：识别音频中的特定事件，如音乐、掌声和笑声。
多语言语音生成：生成多种语言的自然语音，支持特定说话者的风格。
零样本学习：无需训练即可适应新说话者的声音，实现跨语言的声音克隆。
情感语音生成：根据文本指令生成具有特定情绪色彩的语音。
语音交互应用：支持语音到语音翻译、情感语音聊天、互动播客和有声读物等应用。

FunAudioLLM技术原理

非自回归架构：SenseVoice-Small采用非自回归编码器架构，实现快速处理和低延迟。
编码器-解码器模型：SenseVoice-Large使用编码器-解码器模型，通过序列输入标记来指定任务，提高识别精度和语言支持。
端到端架构：CosyVoice采用端到端架构，直接从文本到语音，减少中间步骤，提高效率。
监督语义语音分词器（S3）：基于预训练的SenseVoice-Large模型，结合向量量化器，生成与语义内容强相关的离散化语音标记。
基于ODE的流匹配：使用基于常微分方程的流匹配模型从生成的语音标记重建梅尔频谱。
HiFTNet声码器：用于从重建的梅尔频谱合成波形，支持流式生成。
零样本上下文学习：CosyVoice能够通过简短的参考语音样本实现任意声音的复制。
指令微调：CosyVoice-instruct模型通过指令微调增强了对各种语音特征的控制能力，如说话者身份、情绪、语速和音调。
多任务学习：模型训练时同时优化语言识别、情绪识别和音频事件检测任务，提高模型的多任务处理能力。

FunAudioLLM应用场景

语音翻译：实现不同语言之间的即时语音翻译。
情感聊天机器人：提供能识别和表达情绪的对话体验。
有声读物：生成具有丰富情感和表现力的有声书籍。
播客制作：自动化生成多角色、多情感的播客内容。
客户服务：自动化客户支持热线，提供自然语音交互。
语言学习：辅助语言学习，提供标准或特定口音的发音示例。
辅助技术：为视障或阅读困难者提供语音读取服务。
智能家居控制：通过语音命令控制家中智能设备。
会议记录：自动记录并转写会议内容，提供多语言支持。
虚拟助手：提供个性化的语音助手，执行日常任务和提醒。