moshiko-candle-q8
语音文本基础模型与全双工对话框架
Moshi是一个语音文本基础模型，通过神经网络技术实现语音到语音的自然转换。模型采用并行流处理方式，支持极低延迟的实时全双工对话，适用于日常交谈、问答咨询和角色扮演等场景。目前仅支持英语，并已实施安全防护机制。
项目概述
Moshi是一个创新的语音-文本基础模型和全双工口语对话框架。它由Kyutai公司开发，是一个能够实现实时语音对话的大型语言模型。该项目采用CC-BY许可证，主要支持英语交互。
核心特点
- 实时对话能力：模型具有极低的理论延迟(160ms)和实际延迟(200ms)，可实现流畅的实时对话
- 创新架构：将语音对话转换为语音到语音的生成任务，使用神经音频编解码器处理语音标记
- 双流处理：分别对用户和系统的语音进行建模，实现灵活的对话动态
- 内部独白机制：通过在音频标记前预测时间对齐的文本标记，显著提升了生成语音的语言质量
应用场景
- 日常对话：可用于进行休闲交谈
- 基础问答：能够提供简单的事实信息和建议，如菜谱和知识问答
- 角色扮演：支持基础的角色互动对话
- 组件复用：其中的Mimi编解码器可独立应用于语音语言模型或文本转语音系统
技术细节
训练数据
- 文本数据：
- 12.5%来自高质量数据源(Wikipedia、StackExchange等)
- 87.5%来自经过筛选的CommonCrawl网络数据
- 音频数据：
- 700万小时的无监督音频内容
- 2000小时Fisher电话对话数据
- 170小时的自然和脚本对话数据
- 2万小时的合成对话数据
计算资源
模型训练使用了由Scaleway提供的127个DGX节点，包含1016个NVIDIA H100 GPU，显示了项目的大规模计算需求。
局限性
- 仅限于简单任务，不适合复杂问题处理
- 不能访问外部工具
- 目前仅支持单一声音输出以避免身份仿冒
- 在某些领域可能存在数据偏差
- 仅支持英语交互
安全考虑
该模型主要用于研究目的，不建议用于专业建议或执行专业职责。同时，该项目明确禁止用于仿冒他人身份或任何恶意用途。
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