分类： 论文

• https://omniflatten.github.io/
• https://arxiv.org/abs/2410.17799
• 代码实现参考【NanoGPT】：https://github.com/karpathy/nanoGPT/tree/master

全双工口语对话系统在显著超越传统的单轮对话系统方面取得了重要进展，因为它们允许多向的同时通信， closely 地模拟了人际交流。然而，在全双工对话系统中实现低延迟和自然交互仍然是一个重大挑战，尤其是考虑到人类对话中的中断、回话以及重叠语音等动态因素。在本文中，作者提出了一种名为 Omni-Flatten 的新型端到端基于 GPT 的模型，用于全双工对话，该模型能够有效地建模自然对话中固有的复杂行为，并且具有较低的延迟。

为了实现全双工通信能力，作者提出了一种多阶段的后训练方案，逐步将基于文本的大语言模型（LLM） Qwen2-0.5B 主干调整为能够实时生成文本和语音的语音-文本对话 LLM，而无需修改主干 LLM 的架构。训练过程分为三个阶段：模态对齐、半双工对话学习和全双工对话学习。在整个训练阶段中，作者通过扁平化操作标准化数据，这使得作者可以统一不同模态和任务的训练方法和模型架构。

Omni-Flatten提供了一种简明的建模技术，并为开发高效且自然的端到端全双工口语对话系统指明了有前景的研究方向。可以在该网页上找到由 Omni-Flatten 生成的对话音频示例。

简介

传统的轮转式语音对话系统仅支持半双工通信，即用户和系统的通信是双向进行但不能同时进行。这类系统在许多实际应用中虽有效，但在处理中断、回声通道和重叠语音时往往显得不足，这反映了人类面对面交流的自发性。相比之下，全双工语音对话系统允许同时进行双向通信，更贴近人类面对面交流的动力学特征。全双工语音对话系统能够通过同时说话、听和思考促进更为自然和高效的交互。然而，在全双工系统中实现低延迟和自然交互仍然是一个重大挑战。

近年来，开发语音对话系统的工作受到了大语言模型（LLM）进展的驱动，并大致可以分为协作系统和端到端系统两类。协作系统通过对接基于LLM的对话模块与外部ASR或TTS模块来实现语音理解和语音生成。例如，Qwen-audio处理语音输入，输出文本并通过TTS将其转换为口头回应。相比之下，一些端到端系统直接基于语音-文本多模态模型建模语音到语音的对话，但这些模型大多是回合制对话模型，不支持全双工对话。最近在开发端到端全双工语音对话系统方面取得的进步包括SyncLM和开源的Moshi。

具体而言，Moshi并行模型了用户的多条语音输入流和系统的文本及语音输出流，简化了全双工对话的处理。然而，这种并行框架并不被基于GPT的模型天然支持，因此需要复杂的策略如声学延迟和内心独白等设计。类似Omni-Flatten，SyncLM也是训练来预测用户的语音单元和助手的交替片段以获得实时全双工语音对话能力。然而，他们引入了一种去重策略来减轻静默语音对模型语义能力的影响，而作者则是通过显式文本 Token 预测增强对话模型的语义能力。

为了应对全双工语音对话系统中实现自然交互和低延迟所面临的挑战，作者提出了一种基于GPT的新颖端到端模型Omni-Flatten，用于全双工语音对话。Omni-Flatten能够有效学习自然对话中固有的复杂行为，并通过低延迟促进类似人类的对话。作者提出了一种多阶段渐进式后训练方案，通过首先进行模态对齐，然后交替和展平对话中的多个语音和文本流，将基于文本的大语言模型（LLM） Qwen2-0.5B 骨架适应为一个健壮的语音-文本对话模型。值得注意的是，Omni-Flatten并未改变基于文本的 Backbone 架构，也未依赖于计算密集型的预训练。

多阶段后训练过程始于对文本大语言模型 Backbone 网络进行监督多任务微调，以实现语音-文本模态对齐，并获得一种跨模态大语言模型，使用自动语音识别（ASR）和文本到语音合成功能（TTS）。这一阶段对于确保系统能够准确地理解和生成语音及文本，从而形成人机交互的无缝界面至关重要。

在获得语音-文本大语言模型后，作者通过三个渐进阶段，使用交错和序列化的对话对其进行微调：

1. 在第一个阶段，作者使用扁平化技术，将用户输入和系统输出的文本流和语音流均摊平为单一序列（即处理四流数据）。这一阶段作为初步步骤，旨在训练模型学习半双工对话能力。
2. 在第二个阶段，作者进一步移除用户输入文本流，对剩余的三流进行细粒度切分和对齐，将这些切分部分扁平化，并继续使用扁平化的三流数据对模型进行训练。这一步骤的目标是训练模型学习实时多流预测能力，从而实现全双工通信。
3. 最后，作者构建仅包含输入和输出语音的两流数据，并继续对模型进行训练，以专注于语音到语音的生成任务，从而消除对中间文本的依赖，减少延迟，并使系统更接近实时交互。

Omni-Flatten提出了一种简单而创新的建模技术，为开发高效且自然的端到端全双工对话系统提供了有前景的研究方向。

本项工作的主要贡献可以总结如下：

1. 作者提出了一种新颖的一次性基于GPT的模型Omni-Flatten，该模型能够有效建模自然人类对话中固有的复杂行为，同时具有低延迟。作者提出了一种多阶段的后训练方案，通过基于As Rand TT S的有监督多任务微调实现文本基础的大语言模型向稳健的语音-文本对话模型的成功适应，然后对对话中的语音和文本流进行细粒度分块，并将它们扁平化为单一序列，逐步训练模型以获得半双工和全双工通信能力。值得注意的是，Omni-Flatten 并未对该GPT模型进行任何结构上的修改，也不依赖于计算量大的预训练。
2. 作者的实验验证了模态对齐阶段的有效性，因为最终模型在ASR和TTS方面的表现达到了可接受的水平。作者使用高性能的大语言模型作为评估器，评估由Omni-Flatten生成的对话质量，并评估了对话轮换性能，包括系统轮换和用户轮换，以及运行时效率。结果显示，Omni-Flatten生成的对话具有合理的质量，模态对齐和半双工学习阶段均提升了模型的全双工对话能力。相对于用户轮换，Omni-Flatten在处理系统轮换方面更为出色，系统轮换的平均响应时间为160毫秒，而用户轮换的平均响应时间则为805毫秒。

方法论

在本节中，作者介绍了作者的端到端全双工对话模型Omni-Flatten。如图1所示，作者使用音频分词器将对话中的每个输入和输出语音流离散化为一个离散的语音Token序列。

作者然后交替排列语音Token序列和文本Token序列，并将它们展平成一个单一序列。Omni-Flatten采用多阶段渐进式训练过程，将基于文本的大语言模型转化为具备模态对齐和对话学习能力的 robust 的端到端全双工口语对话模型。在接下来的子节中，作者将详细阐述作者方法的关键组成部分，包括音频Token化与反Token化、模态对齐以及对话学习。

音频标记化和去标记化

为了将连续的语音信号转换为离散的Token序列，作者采用了在CosyVoice中使用的语音Tokenizer。由于通过多语种ASR的监督，这种语音Tokenizer能够将语音转换为语义Token，从而有助于提升语音理解并保证生成语音的内容一致性。该Tokenizer利用了一个编码器和一个向量量化（VQ）层，将音频信号离散化为具有4096个Codebook代码的语音Token序列。

在将离散的语音Token重新转换回音频时，作者同样使用了与CosyVoice中相同的Optimal Transport Conditional Flow Matching模型（OTCFM）。OTCFM将语音Token序列转化为Mel频谱图，然后使用HifiGAN语音生成器生成最终的音频输出。先前的研究表明，相比于更简单的梯度扩散概率模型（DPM），OTCFM在训练更容易且生成更快方面表现更优。

为什么要使用HifiGAN将mel谱转换为音频：    
     理论上，梅尔语谱图（Mel-spectrogram）可以直接转换回音频波形，但这个过程通常并不像简单的逆变换那样直接和精确。原因在于，梅尔语谱图只是音频的一个低维表示，丢失了很多原始音频中的细节信息，尤其是相位信息。而语音合成中的高质量波形生成通常需要更复杂的模型来重建这些细节。HiFiGAN 和其他类似的模型提供了一个有效的框架来实现这种重建。

1. 梅尔谱图到波形的转换问题
梅尔语谱图是通过将音频信号转换到梅尔频率刻度后提取的特征。它是通过傅里叶变换将音频信号转换成频谱图后，再通过梅尔滤波器组对频谱进行压缩得到的。梅尔语谱图通常只保留了音频的频率信息，而没有包含关于时间和相位【波形】的细节。由于相位信息对音频波形的重建至关重要，直接将梅尔谱图转换回波形往往会导致失真或不自然的声音。

2. 为什么需要 HiFi-GAN 这样的模型？
HiFi-GAN 和类似的生成对抗网络（GAN）模型是为了应对梅尔谱图到波形转换的挑战而设计的。梅尔谱图提供了音频的频谱信息，但缺少细节，如相位信息、音质和时间结构等。而 HiFi-GAN 等模型通过以下方式弥补了这个缺失：

相位重建：HiFi-GAN 等模型不仅仅是简单的反变换，它们通过学习梅尔谱图与真实音频波形之间的复杂关系，能够通过生成模型有效地重建音频的相位信息，从而得到更高质量的波形。

生成对抗训练：HiFi-GAN 使用生成对抗网络（GAN），通过生成器和判别器的对抗训练，能够更好地捕捉到音频信号的自然性和细节。生成器从梅尔谱图出发生成波形，判别器则判断生成的波形是否与真实的音频波形相似。经过多次训练，生成器学会了如何产生高质量的波形。

高质量输出：直接从梅尔谱图到波形的传统方法（如 Griffin-Lim 算法）通常会产生较低质量的波形，尤其是在细节和自然性上有所欠缺。HiFi-GAN 可以生成非常高质量的波形，甚至接近人类语音的真实感。

模态对齐

作者从对预训练的文本大语言模型（Text-Based LLM Backbone）进行后训练开始，以获得适用于语音理解与生成的语音-文本大语言模型（Speech-Text LLM）。由于Qwen2-0.5B具有较小的规模，适合低计算资源要求，并且对于这种规模的模型而言表现力较强，因此作者选择它作为基模型。作者使用配对的语音-文本数据（ASR和TTS任务）进行监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT），这一过程使预训练的文本大语言模型适应了语音-文本多模态模型。

对于每个语音-文本对，作者构建如下训练样本：

TTS 样本:

其中，[ASR]和[TT S]分别表示ASR任务和TT S任务的ID；[SOS]、[EOS]、[SOT]、[EOT]是特殊的Token，分别表示语音句子或文本句子的开始和结束。作者使用这个对齐的语音-文本多模态模型进行后续的对话学习。这里的S_seq 是语音进行 CosyVoice Tokenizer 来获得的，T_seq是文本序列。 S_seq 经过 OTCFM 合成音频mel谱，在经过HifiGAN解码合成音频。

对话学习

在上述所述的语音-文本多模态模型的基础上，作者分三个阶段进行对话学习，包括使用轮流对话数据的语音和文本流进行半双工对话训练，然后基于语音和文本序列的精细分块和对齐进行全双工对话训练。

具体而言，在全双工对话训练期间，作者首先去除输入文本流，并使用剩余的三个流进行训练，然后进一步去除输出文本流，并使用剩余的两个流进行训练，以逐步消除对文本信息的依赖，专注于语音到语音的生成，并减少延迟。

在整个三个阶段中，作者将多流对话数据交错并压平成单一序列。【moshi做法是将多流并行建模】

半双工对话训练

半双工对话智能体是全双工对话智能体的特殊且简化案例，其中人类和助手交替发言，且不存在重叠说话的情况，即在发言人的发言期间，聆听者完全静默。

由于用于学习模态对齐的语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)数据中不存在重叠说话的情况，因此半双工对话训练比需要模型处理轮流发言、副通道反馈以及重叠说话的全双工对话训练更符合已对齐的多模态模型。作者采用循序渐进的学习理念，在首先进行半双工对话训练之后再进行全双工对话训练。

四流训练：

基于四种流（语音和文本分词）的半双工对话训练如图所示，模型在根据对话中实际说话人轮次组织的数据上进行训练。我们将多轮对话中的语音和文本分词展平成一个单一序列，按照以下模式进行排列：

• 第 N−1 轮中包含用户语音分词（红色方块表示）和用户文本分词（红色圆圈表示）；
• 第 N 轮中包含助手文本分词（蓝色圆圈表示）和助手语音分词（蓝色方块表示）。

通过这种展平方法，模型能够在训练过程中捕捉多轮对话的上下文信息，同时保持不同流数据的关联性。

在半双工对话训练过程中，作者训练模型主要执行用户语音片段的语音识别(ASR)，以获取文本内容，接着基于用户文本内容生成助手的文本回应，然后通过基本上执行TTS任务来预测助手文本回应的语音片段。这种模式在一次对话的多个回合中得以扩展，如图2所示。

全双工对话训练

基于三流数据的训练为了开发出能够进行低延迟双工对话的人类 Level 的全双工会话智能体，作者需满足实时要求。为此，作者从四种数据流中移除了用户文本流，并使用剩余的三种数据流进行训练。为了处理重叠语音，作者在基于片段的基础上引入了分块和宽松语音-文本 Token 对齐的方式，这样一来，作者就无需在语音token和文本token之间实现严格的 Token 级对齐。

具体来说，在准备用于此阶段的训练数据时，作者首先按照固定大小将对话数据中的语音 Token 序列和文本 Token 序列分块，然后交错排列这三种数据流并展平成单一序列用于训练，遵循输入语音、输出文本、输出语音的顺序。值得注意的是，由于文本效率更高，文本片段的大小通常小于语音片段的大小。

三流训练：

在本研究中，作者将文本片段的大小设置为 2 个 Token ，将语音片段的大小设置为10个 Token 。这种方法确保了输出文本不会过度提前出现，从而在最小化与上述四流数据格式之间的差异的同时最大化保留TTS任务的目标。在文本内容结束后，作者使用特殊的静默终止 Token 填充文本流，使用静默语音 Token 填充输出语音流中的静默区域。基于分块的三流数据的这种训练过程如图3所示。

基于三流全双工对话数据的全双工对话训练（移除用户文本流）如图所示，我们将输入和输出的多模态分词序列分割为短块，并将它们展平在一起。这样模型可以实时流式处理用户语音分词的输入，同时生成助手的文本和语音分词输出。

在第 N−1 块中，输入五个用户语音分词（红色方块，实线框中），模型输出七个助手分词（虚线框中），包括两个助手文本分词（蓝色圆圈）和五个助手语音分词（蓝色方块）。

模型遵循标准的自回归训练和解码过程。图中虚线箭头表示在一个块内，模型会重新输入预测的助手文本和语音分词，以完成自回归解码过程。这种方法保证了全双工对话流的连续性和实时性，同时简化了用户输入数据的处理。

双流训练：

基于两流全双工对话数据的全双工对话训练（进一步移除助手文本流）。如图所示，相较于三流实验，我们进一步移除了助手文本分词，仅保留用户和助手的语音分词作为输入。具体来说，我们将用户和助手的语音分词展平为一个单一序列输入到模型中。

在第 N−1 块中，输入 5 个用户语音分词（红色方块，实线框中），模型在第 N−1 块中输出 5 个助手语音分词（蓝色方块，虚线框中）。

这种方法简化了模型输入和输出的形式，仅依赖语音分词进行全双工对话的处理。这种训练方式突出语音信号在实时对话中的核心作用，同时进一步减少了对文本流的依赖。

训练基于双流数据为进一步降低延迟并消除对中间文本的依赖，从而专注于语音到语音的生成，作者进一步移除了输出文本流，仅保留输入和输出语音流。基于分块双流数据的这一训练过程如图4所示。

实验

数据

模态对齐数据集

模态对齐训练阶段的目标是帮助模型学习语音Token和文本Token之间的对应关系，并使模型获得自动语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)两项关键能力。为了实现这一目标，作者结合了一组包含开源和专有数据的TTS和ASR数据集。开源数据集包括普通话和英语数据，如AISHELL-3、LibriTTS、TED-L1UM、VoxPopuli、LibriSpeech以及MLS。此外，还整合了几种专有ASR和TTS数据集。总体而言，用于语音-文本模态对齐的数据集约包含10万小时的音频数据，其中30%为开源数据，70%为专有数据。

模拟语音聊天数据集：为了构建对话学习的语音聊天数据，作者设计了一条数据合成与模拟Pipeline来生成对话数据。首先，作者收集了大量的高质量开源文本对话数据，用于后续的语音合成，包括Alpaca、Moss、BelleCN和ultraChat。然后，使用启发式规则筛选出不适合Text-to-Speech（TTS）的数据样本，例如包含较高比例非文本元素（如代码和数学表达式）的样本、长度超过200字（中英文皆可）的样本，以及包含罕见或不常见符号的样本。最后，作者保留了大约360,000个基于轮次的对话会话（半双工对话）。

其次，作者基于这些文本的多轮交互对话创建了伪全双工语音聊天。作者使用CosyVoice合成了每一轮的音频。具体来说，作者首先从LibriSpeech和3DSpeaker数据集中采样说话人嵌入，以获得多样化的音色。在合成每一轮的语音之后，作者采用模拟策略，在每个说话人通道中适当地安排每一轮的音频，使得这次对话能够模拟自然的交互过程，即每位说话人交替发言，偶尔有中断和停顿，并且上下文流畅。详细的流程如下：

作者将合成的对话音频组织为两个通道，第一个通道是用户通道，第二个通道是助手通道。请注意，文本对话始终以用户开头，然后用户和助手交替发言。在用户发言结束后，作者立即开始下一个助手的发言，以便助手能够及时回应用户。在助手发言结束后，作者从正态分布中采样从助手回合结束时间到下一个用户回合开始时间的暂停时长，从而创建出用户与助手交错对话所对应的音频。

第三部分，为了模拟用户音频通道中的真实场景，作者还从MUSAN噪声数据集中采样背景噪声，并将其添加到用户音频通道中。作者控制信噪比（SNR）在15 dB到25 dB之间。基于此数据合成与仿真Pipeline，作者生成了总计2000小时的多通道对话数据。基于该数据集，作者使用其中1%的数据作为验证集，另外1%的数据作为测试集，其余数据用于训练。

训练和推理设置

作者使用QWen2-0.5B作为基础模型。在模态对齐训练阶段，最大序列长度设置为1024个Token。在对话学习阶段，最大序列长度扩展到8192个Token。在整个训练阶段，作者都使用标准交叉熵损失作为训练目标。

此外，在对话学习阶段，作者对User通道应用了损失 Mask ，因为作者观察到这项操作增强了模型训练的稳定性，可能是因为User通道中含有噪声音频输入。作者采用AdamW优化器，权重衰减设置为0.1，设为0.9，设为0.95。最大学习率设为2e-05，并采用Warm Up和余弦衰减策略。作者用5个epochs进行训练，并基于验证集上的损失选择最佳模型。批量大小设为1亿个Token。作者的代码实现基于NanoGPT项目4。

在推理过程中，为了从模型中获得Assistant文本响应的预测，作者使用测试集中固定的用户语音通道语音作为固定语音输入，并交替填充预测的Assistant语音和文本。

评价

模态对齐后的ASR和TTS任务性能改善情况

在模态对齐训练阶段（第3.2节），目标是帮助模型学习语音Token和文本Token之间的对应关系，并获得ASR和TTS能力；因此，作者通过评估最终对齐的多模态模型的ASR和TTS性能来评价此训练阶段的有效性。对于ASR评估，作者使用该模型将输入语音对应的离散语音Token解码为文本输出。

对于TTS评估，作者基于输入文本生成语音Token，然后使用CosyVoice的随机英语女性声音合成为音频。合成的音频随后使用Whisper Large V3模型进行识别，ASR的输出则与输入文本进行对比评分。ASR和TTS评估均在公开可用的LibriSpeech和VoNet Speech数据集上进行，采用字符错误率（CER）作为评估指标。

值得注意的是，CER不仅能够衡量模型TTS能力的合成准确度和鲁棒性，还能在很大程度上反映出音频质量。此外，由于本工作的主要目标是研究全双工语音聊天中的对话动态，因此本文未采用传统的语音质量标准评估指标，如主观意见得分（MOS）。

对于ASR评估，作者对比了Modality Alignment训练阶段后的语音文本对齐多模态模型（称为OmniFlatten）与Whisper Large V3模型。对于TTS评估，使用GT Speech Tokens表示将 GT 波形分割成语音Token，并使用相同的英女性音将其反向转换为语音。如表1所示，OmniFlatten在ASR和TTS任务上均表现出显著的性能。这些结果表明，Modality Alignment训练阶段有效地将单一模态的文本基础大语言模型转变为具有合理语音理解和生成能力的语音-文本多模态模型，为进一步的对话学习奠定了基础。

全双工对话能力受模态对齐和半双工对话学习的影响分析

正如第3.3.2节所述，针对三流数据进行全双工对话学习的训练阶段有助于模型获得全双工对话能力，并且该模型能够生成语音和文本用于助手。前期研究表明，竞争性的文本基础大语言模型可以作为多种自然语言生成任务的可靠评估工具，因为由大语言模型评估者为生成文本分配的分数与人类评估高度相关。

因此，作者通过 Prompt 一个竞争性的文本大语言模型来评估OmniFlatten的全双工对话能力，让其评估对话的意义并为训练过程中生成的预测助手文本响应赋分。值得注意的是，在仅针对两流数据完成最终训练阶段后，OmniFlatten仅输出助手的语音，这给基于文本的大语言模型带来了评估上的挑战。

评分机制涉及设计特定的 Prompt 词，并利用竞争性的文本大语言模型Qwen-max模型6来对模型生成的回答进行1到10分的评分。作者用于大语言模型评分的具体 Prompt 词详见附录A。作者精心设计该 Prompt 词以评估预测Assistant文本响应的流畅性和连贯性。此外，作者还在测试集上报告了该模型的CE损失值。

为了分析模态对齐训练阶段（第3.2节）和半双工对话学习阶段（第3.3节）在基于三流数据训练后对Omni-Flatten全双工对话能力的影响，作者对比了以下模型预测的Assistant文本响应的大语言模型评分：

• QWen2-0.5 模型直接在三流数据上训练（表示为 Omni-Flatten，具有跨模态对齐但不采用半双工训练）。

• QWen2-0.5B 在三流数据（ Token 为 Omni-Flatten 且不包含半双工训练）上进行了模态对齐和全双工对话训练。
• QWen2-0.5B 在三流数据上进行了模态对齐、半双工对话训练和全双工对话训练（ Token 为 Omni-Flatten）。
• 测试集中的真实文本响应（用GT响应表示）.

表2的结果显示，模态对齐和半双工训练阶段均提高了预测助手文本响应的大语言模型得分，这表明这两个阶段都促进了模型全双工对话性能的提升，并且多阶段训练策略有效地增强了模型端到端全双工语音对话的能力。

轮流对话性能和运行效率：为了评估全双工交互的自然性，作者评估Assistant在用户说完话后能否及时回应（即Assistant进行轮流对话），以及当用户试图打断时Assistant能否及时停止说话（即用户进行轮流对话）。作者定义了以下指标。

Assistant 轮换 Acc@K：此度量定义为：如果在用户发出具有语义意义的语音 token 结束后的第 k个 token 处，Assistant 正确预测了一个非静默 token，则表明 Assistant 已经接过了话筒并开始发言。

用户轮换Acc@K ：此指标定义为，在辅助智能体正在说话时，当用户输入一个语义上有意义的语音Token之后，辅助智能体是否正确地输出了一个静默Token在第k个Token位置上。该指标表明辅助智能体成功响应了用户的轮换尝试，即停止自身说话并进入倾听状态。请注意，在作者模拟的伪全双工对话数据集中，由于未考虑返回通道，因此用户输入始终被视为用户获得了发言权。

表3展示了评估结果。作者做如下观察：

1. 使用本文中使用的语音片段大小10时，当用户结束发言后，智能体能够迅速响应，智能体轮换准确率在第5个Token时达到了55.7%，在第10个Token时达到了71.3%。相比之下，用户的轮换准确率非常低，在第25个Token时仅为30%。这是因为作者的合成全双工数据基于轮换文本对话构建，未涵盖用户打断智能体发言并轮换的情况。在未来的工作中，作者计划细化数据合成Pipeline，更好地模拟现实世界全双工交互中的复杂交互模式，例如用户打断和轮换发言，以及反馈通道。
2. 智能体轮换的平均响应时间为160毫秒，而用户的平均响应时间为805毫秒。这种差异的原因在于智能体的轮换发生在用户的发言结束时，此时大量语义信息已经可用，系统可以迅速作出响应；相比之下，用户开始发言时语义上下文尚未完全建立，因此系统需要更长的时间来做出决策，停止说话并让出发言权。
3. 作者观察到使用更大的语音片段大小可以提高用户的轮换准确率和较大的K值下的智能体轮换准确率。作者认为这是由于更大的语音片段可以提供更多全面的语义信息以供轮换预测。然而，较大的片段大小也需要更长的预测时间，从而增加智能体的轮换响应时间。不同语音片段大小对用户轮换响应时间的影响相对较小，因为正如前面所述，无论语音片段大小如何，用户的轮换速度始终较慢。

结论和未来的工作

在本文中，作者介绍了一种基于合成全双工语音对话数据并设计多阶段渐进训练范式来实现模态对齐和对话学习的端到端全双工语音对话模型Omni-Flatten。

Omni-Flatten提供了一种简单的全双工建模方案，无需改变基于文本的大语言模型的基本架构，也不依赖于计算密集型的预训练。实证评估表明，提出的方法对于开发处理全双工交互的端到端模型具有前景。

参考

[0]. Omni-Flatten: An End-to-end GPT Model for Seamless Voice Conversation.

MooER: LLM-based Speech Recognition and Translation Models from Moore Threads

Github: https://github.com/MooreThreads/MooER
ModelScope: https://modelscope.cn/models/MooreThreadsSpeech/MooER-MTL-5K
Huggingface: https://huggingface.co/mtspeech/MooER-MTL-5K

paper：https://arxiv.org/abs/2408.05101

🎉🎉🎉我们发布了支持普通话输入的新 Omni （MooER-omni-v1） 和语音转语音翻译 （MooER-S2ST-v1） 模型。Omni 模型可以听到、思考和与您交谈！请在此处查看我们的演示。

在本工作中，我们推出了摩耳大模型（英文名：MooER）—— 一个由摩尔线程开发的、基于大语言模型（Large Language Model，LLM）的语音识别和语音翻译系统。通过摩尔框架，您可以基于大语言模型，以端到端的方式，将输入语音自动转录为文本（即语音识别），并将其翻译为其它语言（即语音翻译）。关于MooER的具体效果，您可以查阅下文中有关评测结果的部分。在我们公布的技术报告中，我们提供了更详细的实验结果，并分享了我们对模型配置、训练策略等方面的理解。

MooER是业界首个基于国产全功能GPU进行训练和推理的大型开源语音模型。依托摩尔线程夸娥（KUAE）智算平台，MooER大模型仅用38小时便完成了5000小时音频数据和伪标签的训练，这一成就得益于自研的创新算法和高效计算资源的结合。

MooER不仅支持中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力。在多个语音识别领域的测试集中，MooER展现出领先或至少持平的优异表现。特别值得一提的是，在Covost2中译英测试集中，MooER-5K取得了25.2的BLEU分数，接近工业级效果。摩尔线程AI团队在该工作中开源了推理代码和5000小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型，希望该工作能够在语音大模型的方法演进和技术落地方面为社区做出贡献。

MooER主要功能：

• 语音识别：支持中文和英文的语音到文本的转换
• 语音翻译：具备中文语音翻译成英文文本的能力
• 高效率训练：在摩尔线程的智算平台上，快速完成大量数据的训练
• 开源模型：推理代码和部分训练模型已经开源，便于社区使用和进一步研究。

MooER 模型、实验：

• 深度学习架构:MoOER采用了深度学习技术，特别是神经网络来处理和理解语音信号端到端训练:模型从原始语音信号直接到文本输出，无需传统语音识别系统中的多个独立模块。
• Encoder-Adapter-Decoder结构:
  • Encoder:负责将输入的语音信号转换成一系列高级特征表示。
  • Adapter:用于调整和优化模型对特定任务的适应性，提高型的泛化能力。
  • Decoder(Large Language Model，LLM):基于这些特征生成最终的文本输出。
• LoRA技术:使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术，一种参数高效的模型微调方法，通过只更新模型中一小部分参数来提高训练效率和效果。
• 伪标签训练:在训练过程中使用伪标签技术，即用模型自身的预测作为训练数据，以增强模型的学习能力。
• 多语言支持:MOOER支持中文和英文的语音识别，以及中译英的语音翻译，显示出其多语言处理能

MooER的模型结构

包括Encoder、Adapter和Decoder（Large Language Model，LLM）三个部分。其中，由Encoder对输入的原始音频进行建模，提取特征并获取表征向量。Encoder的输出会送到Adapter进一步下采样，使得每120ms音频输出一组音频Embedding。音频Embedding和文本的Prompt Embedding拼接后，再送进LLM进行对应的下游任务，如语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、语音翻译（Automatic Speech Translation，AST）等。在模型训练阶段，融合了语音模态和文本模态的数据会按以下形式输入到LLM：

MooER的训练

我们使用开源的Paraformer语音编码器、Qwen2-7B-instruct大语言模型来初始化Encoder和LLM模块，并随机初始化Adapter模块。训练过程中，Encoder始终固定参数，Adapter和LLM会参与训练和梯度更新。利用自研的夸娥智算平台，我们使用DeepSpeed框架和Zero2策略，基于BF16精度进行训练和推理。经实验发现，训练过程中更新LLM参数能够提升最终音频理解任务的效果。为了提升训练效率，我们采用了LoRA技术，仅更新2%的LLM参数。具体的模型参数规模如下：

MooER 数据集：

该模型的训练数据MT5K（MT 5000h）由部分开源数据和内部数据构成，内部数据的语音识别标签均是由第三方云服务得到的伪标签。语音识别的伪标签经过一个文本翻译模型后，得到语音翻译的伪标签。我们没有对这些伪标签数据做任何的人工筛选。具体数据来源和对应的规模如下：

MooER实验结果：

我们将MooER与多个开源的音频理解大模型进行了对比，包括Paraformer、SenseVoice、Qwen-audio、Whisper-large-v3和SeamlessM4T-v2等。这些模型的训练规模从几万小时到上百万小时不等。对比结果显示，我们的开源模型MooER-5K在六个中文测试集上的CER（字错误率）达到4.21%，在六个英文测试集的WER（词错误率）为17.98%，与其它开源模型相比，MooER-5K的效果更优或几乎持平。特别是在Covost2 zh2en中译英测试集上，MooER的BLEU分数达到了25.2，显著优于其他开源模型，取得了可与工业水平相媲美的效果。基于内部8万小时数据训练的MooER-80k模型，在上述中文测试集上的CER达到了3.50%，在英文测试集上的WER到达了12.66%。

• Paraformer-large: 60,000 hours ASR data
• SenseVoice small: 300,000 hours ASR data
• Qwen-audio: 53,000 hours ASR data + 3700 hours S2TT data + …
• WhisperV3: 1000,000 hours weakly labels, 4000,000 hours pseudo labels
• SeamlessM4T2: 351,000 hours S2TT data, 145,000 hours S2ST data
• MooER-5K: 5,000 hours pseudo labels【伪标签】
• MooER-80K: 80,000 hours pseudo labels【伪标签】

建议：

与此同时，我们还得到一些有趣的结论，可以为数据资源和计算资源有限的开发者提供一些建议：

▼Encoder的选择。我们分别对比了无监督（Self-Supervised Learning）训练的W2v-bert 2.0、半监督（Semi-Supervised Learning）训练的Whisper v3和有监督（Supervised Learning）训练的Paraformer。我们发现，采用无监督训练得到的Encoder必须参与到训练过程中，否则模型很难收敛。综合考虑模型效果、参数量以及训练和推理的效率，我们选择Paraformer作为Encoder。

▼音频建模粒度很关键。我们尝试使用240ms、180ms和120ms的粒度进行建模，并发现这一参数对音频与文本的融合效果具有重要影响，同时会影响模型的最终效果和训练的收敛速度。经过评估，我们最终选择每120ms输出一个音频Embedding。

▼快速适应到目标垂类。我们仅使用了140h~150h的英文数据进行训练，可以在6个不同来源的英文的测试集上取得一定效果。同时我们尝试将任务迁移到语音翻译（AST）领域，取得了很好的效果。我们相信这个方法同样也适用于小语种、方言或其它低资源的音频理解任务。

▼LLM对音频理解任务的影响。我们发现，在模型训练过程中采用LoRA技术对LLM参数进行更新，可以使训练更快收敛，并且最终取得更好的效果。同时，音频理解任务上的效果也会随着基础LLM效果提升而提升。【LLM模型越大，效果越好。训练参数越多，效果越好】

加速训练：

优化了数据加载器部分，在相同配置下可以将训练速度提高4到5倍。同时，我们基于5000小时的训练优化了DeepSpeed的训练策略，并将其重新用于我们8wh内部数据的训练。对于需要解冻编码器的训练，我们使用梯度检查点技术以减少内存使用。我们使用基于Moore Threads的KUAE平台加速大型模型的训练。

训练参数：

应用场景：

• 实时语音转写:在会议、讲座、课堂等场合，MOOER可以实时将语音转换为文字，便于记录和回顾。
• 多语言翻译:支持中英文之间的语音翻译，适用于跨国会议、国际交流等场景。
• 智能客服:在客户服务领域，MOOER可以通过语音识别和翻译功能，提高客服的响应效率和服务质量。
• 语音助手:集成到智能手机、智能音箱等设备中，提供语音交互服务。
• 教育辅助:在语言学习中，MOOER可以帮助学习者进行发音校正和语言翻译,

📝 路线图

•  Technical report 技术报告
•  Inference code and pretrained ASR/AST models using 5k hours of data
  使用 5k 小时数据的推理代码和预训练的 ASR/AST 模型
•  Pretrained ASR model using 80k hours of data
  使用 80k 小时数据的预训练 ASR 模型
•  Traning code for MooER MooER 的训练代码
•  LLM-based speech-to-speech translation (S2ST, Mandrin Chinese to English)
  LLM 基于语音的语音转语音翻译（S2ST，Mandrin 中文到英文）
•  GPT-4o-like audio-LLM supporting chat using speech
  类似 GPT-4o 的音频LLM 支持使用语音聊天
•  Training code and technical report about our new Omni model
  有关我们新 Omni 模型的培训代码和技术报告
•  Omni audio-LLM that supports multi-turn conversation
  Omni audio-LLM，支持多轮次对话
•  Pretrained AST and multi-task models using 80k hours of data
  使用 80k 小时数据的预训练 AST 和多任务模型
•  LLM-based timbre-preserving Speech-to-speech translation
  LLM 基于音色保留的语音到语音翻译