Soundwave：语音对齐黑科技！开源模型秒解翻译问答，听懂情绪波动

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🎙️ 「Siri下岗警告！开源模型把语音翻译误差碾成渣」

大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些AI耳聋时刻——

👉 跨国会议AI翻译总慢半拍，关键决策变猜谜游戏
👉 语音客服把「投诉」听成「投资」，绩效奖金当场蒸发
👉 想用声纹做情绪分析，结果把老板的愤怒识别成「愉悦」...

今天要颠覆语音赛道的 Soundwave ，正在重新定义「听懂人话」！这个中港黑科技：

✅ 声文基因配对：对齐适配器让语音文本DNA级融合，翻译延迟砍半
✅ 「动态压缩」魔法：1小时录音5分钟解析，保留99%副语言信息
✅ 情绪显微镜：从音颤到气声，微情绪捕捉堪比心理医生

已有跨境团队用它做实时谈判转录，心理咨询平台靠它分析患者情绪变化——你的语音交互，是时候进化到「读心术」时代了！

🚀 快速阅读

Soundwave 是香港中文大学（深圳）开源的语音理解大模型，专注于语音与文本的智能对齐和理解。

核心功能：支持语音翻译、语音问答、情绪识别和多模态交互，广泛应用于智能语音助手、语言学习等领域。
技术原理：通过对齐适配器和压缩适配器技术，实现语音与文本的精准对齐和高效压缩，结合监督微调提升任务处理能力。

Soundwave 是什么

Soundwave

Soundwave 是香港中文大学（深圳）开源的语音理解大模型，专注于语音与文本的智能对齐和理解。通过创新的对齐适配器和压缩适配器技术，Soundwave 有效解决了语音和文本在表示空间上的差异，实现了高效的语音特征压缩，能更好地处理语音任务。

Soundwave 的设计目标是提升语音与文本的交互效率，特别是在语音翻译、语音问答和情绪识别等任务中表现出色。它不仅能够将语音信号与文本进行精准对齐，还能通过多模态交互提供更丰富的用户体验。

Soundwave 的主要功能

语音与文本对齐：Soundwave 能将语音信号与文本进行精准对齐，通过设计对齐适配器和压缩适配器，将音频序列转换为大模型能够理解的表示空间，同时动态压缩语音序列长度，与文本匹配。
语音翻译：模型在语音翻译任务中表现出色，能将一种语言的语音输入翻译成另一种语言的文本或语音输出。具备高效的对齐能力和强大的语言理解能力。
语音问答：Soundwave 支持语音问答功能，用户可以通过语音提问，模型能理解问题并以语音或文本形式回答。
语音情绪识别：Soundwave 能识别语音中的情绪信息，通过分析语音的音调、语速、强度等特征，判断说话者的情绪状态（如高兴、悲伤、愤怒等）。
多模态交互：模型还支持多模态交互，能结合语音、文本等多种输入形式，提供更丰富的交互体验。

Soundwave 的技术原理

语音与文本对齐：通过设计对齐适配器（Alignment Adapter）和使用 CTC 损失来实现语音和文本的对齐。对齐适配器包含线性层与单层 Transformer Encoder 层，能将音频序列转换到大模型能够理解的表示空间，确保语音和文本能够在同一表示空间中进行交互。
语音特征压缩：在这一阶段，模型通过压缩适配器（Shrinking Adapter）动态压缩语音序列的长度，与文本匹配。首先根据 CTC 预测的峰值选择语义特征，然后基于这些特征从原始序列中查询并收集辅助信息（如副语言信息等），最后将这两类特征融合以实现序列长度的缩减。
监督微调：在微调阶段，模型仅调整 LoRA 参数，基于文本和语音指令数据来提升任务处理能力。通过多种问答格式、语音任务和指令格式的学习，模型增强了指令遵循和语音理解能力。

如何运行 Soundwave

1. 安装要求

Soundwave 项目使用 Python 3.10.11 版本。你可以通过以下命令创建虚拟环境并安装依赖：

conda create -n soundwave python=3.10.11
conda activate soundwave
pip install -r requirements.txt

2. 推理

在开始之前，请确保你有至少 21GB 的 GPU 内存来运行模型推理。

使用命令

要运行推理脚本并处理音频，请使用以下命令：

python run_inference.py --model_path <model_path>
# model_path: Path to the pre-trained Soundwave model.

快速使用示例

以下是一些快速使用示例：

import torch
import librosa
from run_inference import load_model, gen_model_inputs, CONFIG

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model, audio_processor, tokenizer = load_model("FreedomIntelligence/Soundwave", device)

# apply chat template
prompt = "What does the person say?"
model_inputs = gen_model_inputs(tokenizer, prompt, device)

 # audio preprocess
audio_path = "assets/audio/example_1.wav"
audio, _ = librosa.load(audio_path, sr=CONFIG.sampling_rate, mono=True)
audio_feat = audio_processor(
    audio, sampling_rate=CONFIG.sampling_rate, return_tensors="pt"
).input_features.to(device, dtype=torch.float16)

 # inference
output_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    audios=audio_feat,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    do_sample=True,
    top_p=0.9,
    temperature=0.2
)

input_token_len = model_inputs["input_ids"].shape[1]
response = tokenizer.batch_decode(output_ids[:, input_token_len:], skip_special_tokens=True)[0]

print(response)