Spirit LM

Spirit LM : 多模態語言模型

Spirit LM是一個基礎多模態語言模型，能夠混合處理文字和語音資料。它基於一個70億參數的預訓練文字語言模型，並透過在文字和語音單元上進行額外訓練擴展到語音模式。 語音和文字序列被連接成單一標記流，並使用小型自動建立的語音-文字平行語料庫進行詞級交錯訓練。

Spirit LM有兩個版本：基礎版使用語音音素單元（HuBERT），表達版則額外加入了音高和風格單元，以提升表達能力。 兩個版本都使用子詞BPE標記對文本進行編碼。 此模型兼具文字模型的語意理解能力和語音模型的表達能力。 它支援少量樣本學習，能夠快速適應新的跨模態任務，例如自動語音辨識、文字轉語音和語音分類。

目標用戶

Spirit LM的目標使用者是自然語言處理領域的研究人員和開發者，特別是對多模態語言模型感興趣的人。它能幫助他們處理混合文字和語音的數據，從而開發更自然流暢的人機互動系統，並加速新任務模型的訓練和部署。

使用場景

自動語音辨識：將語音輸入轉換為文字輸出

情緒和風格分析：分析語音中的情緒和風格，並在文本生成中復現

輔助語言學習：發展理解和回應語音輸入，並提供文字回饋的應用

產品特性

多模態處理：處理文字和語音數據

詞級交錯訓練：使用小型語音-文字平行語料庫進行訓練

兩個版本：基礎版和表達版，表達版增強了表達能力

子詞BPE編碼：提升模型靈活性與準確性

少樣本學習：快速學習新任務，例如ASR、TTS和語音分類

強大的語意和表達能力

自動建構語料庫：減少人工幹預

使用指南

1. 造訪Spirit LM的官方GitHub頁面或相關論文，以了解模型資訊和使用條件

2. 選擇基礎版或表達版，下載預訓練模型

3. 準備語音-文字平行語料庫，​​用於訓練和微調

4. 使用模型接口，輸入文字或語音數據，指定所需輸出模態

5. 根據應用場景，對模型進行微調

6. 整合到應用或研究專案中

7. 評估模型性能

8. 迭代優化模型效能