語音語言模型的最新進展：一項綜述

Temel Kavramlar

語音語言模型 (SpeechLM) 作為一種新興的技術，克服了傳統「自動語音識別 (ASR) + 大型語言模型 (LLM) + 文本轉語音 (TTS)」框架的局限性，例如信息丢失和錯誤累積，有望實現更自然、更直觀的人機交互。

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語音語言模型的最新進展：一項綜述

這篇綜述論文全面概述了構建語音語言模型 (SpeechLM) 的最新方法，詳細介紹了其架構中的關鍵組件以及對其發展不可或缺的各種訓練方法。

1. 引言

大型語言模型 (LLM) 在文本生成和執行廣泛的自然語言處理任務方面表現出卓越的能力，成為人工智能驅動的語言理解和生成的強大基礎模型。然而，僅僅依賴基於文本的模式存在顯著的局限性，這促使了基於語音的生成模型的發展，這些模型允許以更自然、更直觀的方式與人類互動。

傳統的「自動語音識別 (ASR) + LLM + 文本轉語音 (TTS)」框架存在兩個主要問題：1) 信息丢失：語音信號不僅包含語義信息，還包含副語言信息，而純文本 LLM 會導致輸入語音中副語言信息的完全丢失。2) 累積錯誤：這種分階段的方法很容易導致整個流程中的錯誤累積，特別是在 ASR-LLM 階段。

2. 語音語言模型 (SpeechLM)

SpeechLM 直接將語音波形編碼為離散的標記，從音頻中捕獲基本特徵和信息，並自回歸地對這些標記進行建模，而不仅仅依赖于文本输入，從而可以使用額外的副語言信息生成更具表現力和細微差別的語音。通過直接處理編碼的語音標記，SpeechLM 有效地減輕了累積錯誤。

3. SpeechLM 的組件

SpeechLM 中有三個主要組件：語音標記器、語言模型和標記到語音合成器（聲碼器）。

3.1 語音標記器

語音標記器將連續的音頻信號（波形）編碼為潛在表示，然后將潛在表示轉換為離散的標記。根據其對原始音頻不同方面的建模重點，可以將語音標記器分為以下幾類：

• 語義理解目標：旨在將語音波形轉換為準確捕捉語音內容和含義的標記。
• 聲學生成目標：側重於捕捉生成高質量語音波形所需的聲學特徵。
• 混合目標：旨在平衡語義理解和聲學生成。

3.2 語音模型

大多數 SpeechLM 遵循 TextLM 的架構，主要採用 Transformer 或僅解碼器架構（例如 OPT、LLaMA）以自回歸的方式生成語音。為了使語言模型適應語音生成，通常將原始的文本標記器更改為語音標記器，并将語音嵌入矩陣附加到文本嵌入矩陣的末尾，從而形成一個更大的嵌入矩陣，使模型能夠在單個序列中生成文本和語音。

3.3 標記到語音合成器（聲碼器）

在語言模型組件自回歸地生成標記后，使用標記到語音模塊（通常稱為聲碼器）将所有語音標記合成回語音波形。聲碼器可以通過其架構選擇進行分類：

• 基于 GAN 的聲碼器：以其在語音合成任務中的快速和高保真生成而聞名。
• 基于 GAN 的神經音頻編解碼器：神經音頻編解碼器主要用於音頻壓縮，其編碼的緊湊標記序列捕獲了埋藏在音頻波形中的基本信息，因此可以在 SpeechLM 中用作聲碼器。
• 其他類型的聲碼器：純粹的信號處理聲碼器、自回歸聲碼器、基於流的聲碼器、基於 VAE 的聲碼器和基於擴散的聲碼器。

4. 訓練方法

訓練 SpeechLM 涉及訓練三個主要組件：語音標記器、語言模型和聲碼器。

4.1 建模的特徵

• 離散特徵：可以表示為不同、可數單元或標記的語音信號的量化表示。
• 連續特徵：與離散特徵相反，是未量化的、實值的語音信號表示，存在於連續的尺度上。

4.2 訓練階段

SpeechLM 的訓練過程可以分為三個階段：預訓練、指令微調和對齊。

• 語言模型預訓練：SpeechLM 中語言模型的預訓練是一個關鍵階段，它顯著影響模型生成連貫且上下文相關的語音的能力。

4.3 語音生成範式

• 傳統的生成範式：模型接收輸入序列並自回歸地生成輸出序列，其中每個生成的標記都依賴於先前生成的標記。
• 實時交互：模型被設計為以更像人類對話的方式運作，允許中斷和同時發言。

5. SpeechLM 的下游應用

SpeechLM 在各種語音相關任務中具有廣泛的應用，例如：

• 自動語音識別 (ASR)
• 文本轉語音 (TTS)
• 語音翻譯 (ST)
• 語音轉語音翻譯 (S2ST)
• 語音編輯
• 語音增強
• 語音對話

6. 評估 SpeechLM 的指標

• 語音質量：評估生成的語音的自然度、清晰度和整體聆聽質量。
• 語義準確性：衡量生成的語音在多大程度上準確地傳達了預期的含義和信息。
• 副語言一致性：評估生成的語音在多大程度上與輸入語音或文本在情感、語調和其他副語言方面保持一致。

7. 挑戰和未來方向

• 高質量語音生成：生成與人類語音無法區分的、具有自然韻律和表現力的語音仍然是一個挑戰。
• 多語言和跨語言能力：開發能夠理解和生成多種語言的 SpeechLM 對於促進跨文化交流至關重要。
• 數據效率和訓練穩定性：SpeechLM 通常需要大量的訓練數據，這使得探索提高其數據效率和訓練穩定性的方法至關重要。
• 可控性和可解釋性：開發允許對生成的語音進行精細控制的方法，例如調整情感或說話風格，對於各種應用至關重要。

總結

SpeechLM 代表了語音處理和自然語言處理領域的一個有希望的研究方向。通過直接對語音進行建模，SpeechLM 克服了傳統基於文本的模型的局限性，為更自然、更直觀的人機交互開闢了新的可能性。

İstatistikler

Alıntılar

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Recent Advances in Speech Language Models: A Survey

by Wenqian Cui,... : arxiv.org 10-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.03751.pdf

Daha Derin Sorular

SpeechLM 如何應用於語音助手和其他需要實時語音交互的應用程序？

SpeechLM 作為一種端到端的語音處理模型，相較於傳統的“ASR + TextLM + TTS”流水線方法，具有能夠捕捉語音中的副語言信息、減少錯誤累積等優勢，因此非常適合應用於語音助手和需要實時語音交互的應用程序。以下是一些具體的應用方向：

更自然的語音助手: SpeechLM 可以讓語音助手更好地理解用户的語氣、情緒和意圖，並生成更自然、更具表現力的語音回复，從而提升用戶體驗。例如，語音助手可以根據用户的語氣判斷其情緒狀態，並相應地調整回复的語氣和内容。

實時語音翻譯: SpeechLM 可以直接將一種語言的語音實時翻譯成另一種語言的語音，無需經過文本轉換的中間步驟，這對於跨語言交流具有重要意義。

個性化語音合成: SpeechLM 可以學習不同用户的聲音特徵，並根據用户的需求生成具有個性化音色的語音，例如為視障人士提供更自然的語音導航服務。

更智能的會議系統: SpeechLM 可以用於實時轉錄會議内容，並識別不同發言者的身份和情緒，生成更易於理解和整理的會議記錄。

更具沉浸感的遊戲體驗: SpeechLM 可以讓遊戲角色根據玩家的語音指令做出更自然的反應，並生成更豐富的語音對白，提升遊戲的互動性和趣味性。

然而，要將 SpeechLM 應用於實時語音交互場景，還需要克服一些挑戰，例如：

實時性: SpeechLM 需要在保證生成質量的同時，盡可能縮短語音處理的時間延遲，以滿足實時交互的需求。
鲁棒性: SpeechLM 需要對噪音、口音、語速等因素具有較强的鲁棒性，以確保在複雜的真實環境中也能穩定工作。
控制性: SpeechLM 需要提供更精細的控制手段，讓開發者可以根據需要調整語音的音色、語速、情緒等特征。

如何解決 SpeechLM 在生成具有不同口音或方言的語音方面的潛在偏差？

SpeechLM 在訓練過程中可能會因為訓練數據的偏差，導致在生成具有不同口音或方言的語音時出現偏差，例如某些口音或方言的語音數據較少，可能會導致模型對這些口音或方言的理解和生成能力不足。以下是一些解決方案：

數據增強: 擴充訓練數據的多樣性，收集更多不同口音和方言的語音數據，並對現有數據進行增強，例如使用語音轉換技術生成不同口音的語音數據。

多語言/方言訓練: 將 SpeechLM 擴展到多語言/方言場景，讓模型在訓練過程中學習不同語言/方言之間的共性和差異，從而提升對不同口音和方言的理解和生成能力。

口音/方言適配: 針對特定的口音或方言，對 SpeechLM 進行微調，例如在模型中引入口音/方言相關的特征，或使用目標口音/方言的語音數據對模型進行進一步訓練。

公平性評估: 建立針對不同口音和方言的公平性評估指標，評估 SpeechLM 在不同口音和方言上的表現差異，並根據評估結果調整模型的訓練策略，以減少潛在的偏差。

解決 SpeechLM 在生成具有不同口音或方言的語音方面的潛在偏差，需要業界共同努力，不斷探索新的技術方案，並建立更加公平、公正的評估體系。

SpeechLM 的發展將如何影響我們與技術互動的方式，以及更廣泛的社會？

SpeechLM 的發展將為我們與技術的互動方式帶來革命性的變化，並對更廣泛的社會產生深遠的影響：
1. 更自然的人機交互: SpeechLM 將語音交互提升到一個新的高度，使人們能夠以更自然、更直觀的方式與機器進行交流，例如通過語音控制智能家居設備、與虛擬助手進行更自然的對話等。
2. 打破語言障礙: SpeechLM 的實時語音翻譯功能將幫助人們克服語言障礙，促進不同文化之間的交流和理解，例如在國際會議、跨國商務等場景中發揮重要作用。
3. 個性化服務: SpeechLM 可以根據用户的聲音特徵和語音習慣，提供更個性化的服務，例如個性化語音導航、定制化的語音助手等。
4. 新的職業和產業: SpeechLM 的發展將催生新的職業和產業，例如語音數據標注、語音模型訓練、語音應用開發等。
5. 潛在的社會問題: SpeechLM 的發展也帶來了一些潛在的社會問題，例如語音數據隱私、算法歧視、技術濫用等，需要社會各界共同探討解決方案。
總而言之，SpeechLM 的發展將為我們帶來更便捷、更智能、更人性化的技術體驗，同時也需要我們關注和應對潛在的社會問題，確保技術發展符合人類的福祉。