HuggingFace は最近、さまざまな音声処理ニーズに対応できる AI ソリューションである AudioGPT をリリースしました。ChatGPTなどの大きなLLMが頭脳となり、その他のプロフェッショナルモデルが1+1>2の効果を実現するツールとして機能するモデルは今後よく見られるようになると思います。
さまざまなリソースのアドレス:
コードアドレス: https://github.com/AIGC-Audio/AudioGPT
论文：[2304.12995] AudioGPT: 音声、音楽、サウンド、およびトーキングヘッドの理解と生成 (arxiv.org)
デモ：AudioGPT - AIGC-Audio によるハグフェイススペース
簡単な紹介:
以下は、AudioGPT の機能のリストです。
スピーチ
| タスク | サポートされている基盤モデル | スターテス |
|---|---|---|
| テキスト読み上げ | ファストスピーチ、シンタスピーチ、VITS | はい (WIP) |
| スタイル転送 | 一般スピーチ | はい |
| 音声認識 | ささやき、適合者 | はい |
| 音声強調 | ConvTasNet | はい (WIP) |
| 音声の分離 | TF-グリッドネット | はい (WIP) |
| 音声翻訳 | マルチデコーダ | WIP |
| モノラルからバイノーラルへ | ニューラルワープ | はい |
歌う
| タスク | サポートされている基盤モデル | スターテス |
|---|---|---|
| テキストで歌う | ディフシンガー、VISinger | はい (WIP) |
オーディオ
| タスク | サポートされている基盤モデル | スターテス |
|---|---|---|
| テキストからオーディオへ | オーディオの作成 | はい |
| オーディオの修復 | オーディオの作成 | はい |
| 画像から音声へ | オーディオの作成 | はい |
| 音の検出 | オーディオトランスフォーマー | はい |
| 対象音の検出 | TSDネット | はい |
| 音声抽出 | ラスネット | はい |
トーキングヘッド
| タスク | サポートされている基盤モデル | スターテス |
|---|---|---|
| トーキングヘッド合成 | ジーンフェイス | はい (WIP) |
論文の解釈:
论文题目：AudioGPT: 音声、音楽、サウンド、トーキングヘッドの理解と生成
この論文のテーマと研究目的は、複雑な音声情報の処理と音声対話の実行における大規模言語モデル (LLM) の能力を調査し、音声、音楽、音声を理解して生成できる AudioGPT と呼ばれるマルチモーダル AI システムを提案することです。サウンドとトーキングアバター。
モデルアーキテクチャ:
AudioGPT は、モード変換、タスク分析、モデル割り当て、応答生成を含む 4 つの段階に分けることができます。ChatGPT には、複雑なオーディオタスクを処理するためのオーディオベースモデルが装備されており、音声対話を実現するためのモード変換インターフェイスと接続されています。研究者らは、マルチモーダル言語モデル、つまり一貫性、機能、堅牢性を評価するための原則を考案しました。モード変換ステージでは、音声入力を ChatGPT が理解できるテキストに変換します。タスク分析フェーズでは、音声コマンドのタイプとパラメータを決定します。モデル割り当てステージでは、タスクを達成するために適切なオーディオ モデルを選択します。最後に、応答生成ステージでは、モデルの応答を音声に変換します。
AudioGPT は、音楽生成、環境音シミュレーション、音声変換など、さまざまな種類のオーディオ タスクを処理する機能を備えています。モードを着実に切り替え、さまざまな音声コマンドに対して一貫した適切な応答を生成できます。さらに、AudioGPT は、さまざまなスピーカーやノイズ環境に対してもより堅牢です。AudioGPTは、トランスフォーマ言語モデルとオーディオモデルを組み合わせることで、チャットロボットの音声対話機能を実現します。言語と音声のギャップを埋め、チャットボットの汎用性を高めます。AudioGPT は、マルチモーダル言語モデルを開発するための貴重な設計コンセプトとフレームワークを提供します。
モデルの評価:
研究者は、次の 3 つの側面から言語モデルを評価します。
1) 一貫性。言語モデルがユーザーの意図を正しく理解しているかどうかを測定するために使用され、人間の認知と問題解決能力に密接に関連する音声ベースのモデルが割り当てられます。
2) 複雑なオーディオタスクの処理、ゼロサンプルの場合の音声、音楽、サウンド、およびスピーカーアバターの理解と生成における基本オーディオモデルのパフォーマンスを測定する能力。
3) 堅牢性。特殊な場合における言語モデルの処理能力を測定するために使用されます。
一貫性は、言語モデルがコンテキストからオーディオ コマンドのタイプとパラメーターを正しく推測できるかどうかをチェックします。これは、言語モデルが人間の考え方や問題解決の方法をどの程度理解しているかを評価します。
能力は、音声、音楽、環境音効果、ビデオのサンプルフリー生成など、さまざまなオーディオ タスクを処理するオーディオ ベースのモデルのスキルを評価します。これは、言語モデルとその音声ベース モデルのマルチモーダルな学習および理解機能を示しています。
最後に、堅牢性は、ノイズ、アクセント、または単語の選択の変化が存在する場合に言語モデルがどの程度うまく機能するかを評価します。これは特殊な場合における一般化能力を示します。
これら 3 つの基準を組み合わせると、マルチモーダル環境における言語モデルのパフォーマンスを包括的かつ体系的に評価できます。彼らは、さまざまなモーダルコンテンツを理解し、生成し、一般化する言語モデルの能力を調べます。これにより、より効率的で適応性のあるマルチモーダル言語モデルを開発するための貴重な指標が提供されます。
論文の調査方法とデータソース:
AudioGPT は、さまざまな音声タイプと自然言語テキストを含む大規模なデータセットを使用してトレーニングされます。このデータセットには、GitHub や Notebook などのプラットフォームからのソース コードとテキスト、および YouTube や Spotify などのプラットフォームからの音声、音楽、声、会話アバターが含まれています。
この論文の主な発見と結論は次のとおりです。
AudioGPT は、複数の音声理解および生成タスクにおいて、既存のモデルやベースラインを上回る優れたパフォーマンスを示します。これらのタスクには、テキスト読み上げ、音声からテキストへの変換、音声から音楽への変換、音声から音声への変換、音声から会話へのアバターなどが含まれます。この論文はまた、AudioGPT の広範な分析を提供し、その長所と限界を調査し、将来の研究への示唆を提供します。
この論文の革新性と重要性は次のとおりです。
複雑な音声情報を処理し、音声対話を実行するための大規模な Transformer ベースの言語モデルが初めて提案され、複数の音声タイプとタスクにわたってその多用途性と堅牢性が実証されました。
大規模な言語モデルをトレーニングするために、複数のオーディオ タイプと自然言語テキストを含む大規模なデータセットを初めて構築し、コミュニティでの使用とオープン アクセス、オープン サイエンス、オープン ガバナンスの方法で arXiv プラットフォーム上で公開しました。改善。
初めて、マルチモーダル評価フレームワークを使用して、人間の意図の理解と基礎となるモデルとの連携に関する大規模な言語モデルをテストし、一貫性、能力、堅牢性の観点からパフォーマンスを検査します1。
初期テスト:
AudioGPT - AIGC-Audio によるハグフェイススペース
誰もが注意する必要があることの 1 つは、ユーザーが ChatGPT キーを提供する必要があることです。簡単なテスト:
予備的な経験を経て、音声を生成することができ、犬の鳴き声などの音の生成については比較的正確です。その他の作業については、まだまだ改善の余地があると感じています。
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