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Ultravox: リアルタイムのエンドツーエンド音声対話のための音声マルチモーダル・マクロモデル、GPT-4o音声対話のオープンソース実装

はじめに

Ultravoxは、リアルタイム音声処理のために設計された革新的なマルチモーダル大規模言語モデル(LLM)です。従来の音声認識システムとは異なり、Ultravoxは個別の音声認識(ASR)ステージを必要とせず、高次元空間の音声を直接テキストに変換することができます。Llama 3、Mistral、Gemmaなどのモデルで訓練されたUltravoxは、テキストと人間の音声の両方を理解することができ、将来的には、音声の時間的・感情的な手がかりをネイティブに理解できるようになる予定です。Ultravoxの現在のバージョンは、音声コンテンツを処理する際に初めてテキストを生成するのに約150ミリ秒かかり、1秒間に約60のトークンを生成する。

Ultravox: 実時間音声処理のための高速マルチモーダルLLM-1


 

機能一覧

  • リアルタイムの音声処理:ASRステージを別に設けることなく、音声を直接テキストに変換します。
  • マルチモーダルサポート:テキストや音声を理解することができ、将来的には感情や時間的な合図もサポートする。
  • 効率的な応答:最初のテキスト生成時間は約150msで、1秒間に約60のタグを生成する。
  • 複数のモデルに対応:ラマ3、ミストラル、ジェンマなどのモデルに基づいたトレーニング。
  • オープンソースプロジェクト:コードとモデルウェイトはGitHubとHugging Faceで入手可能。
  • デモとAPI:ユーザーがすぐに始められるように、GradioのデモとホストされたAPIを提供する。

 

ヘルプの使用

設置プロセス

  1. 環境設定::
    • Macユーザーには、Homebrewのインストールをお勧めします。以下のコマンドを実行してHomebrewをインストールしてください:
     /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
    
    • Homebrewをアップデートし、必要なツールをインストールする:
     brew update
    brew install just
    
  2. クローンプロジェクト::
    • 以下のコマンドを使用して、Ultravoxプロジェクトをクローンする:
     git clone https://github.com/fixie-ai/ultravox.git
    cd ultravox
    
  3. 依存関係のインストール::
    • プロジェクトの依存関係をインストールするには、以下のコマンドを使用する: バッシュ
      pip install -r requirements.txt

使用プロセス

  1. ランニング・デモ::
    • UltravoxはGradioデモを提供しており、ユーザーは以下のコマンドでローカルデモを実行できる:
     gradio --voice_mode=True
    
    • Ultravoxのリアルタイム・ボイス・プロセッシングを体験するには、現地URLをご覧ください。
  2. APIの使用::
    • UltravoxはホスティングされたAPIのセットを提供し、ユーザーは以下の手順でアクセスすることができます:
      • UltravoxのAPIページにアクセスして登録し、APIキーを取得してください。
      • APIキーを使用して、Ultravoxのリアルタイム音声処理サービスを呼び出します。
  3. カスタムモデルのトレーニング::
    • ユーザーは必要に応じて独自のUltravoxモデルをトレーニングすることができます。詳細なトレーニングステップと設定ファイルは、プロジェクトのREADMEファイルにあります。

主な機能

  • リアルタイム音声処理::
    • 音声ファイルを録音またはアップロードすると、Ultravoxが自動的に音声をテキストに変換します。
    • ストリーミング処理に対応しており、ユーザーは変換結果をリアルタイムで見ることができる。
  • マルチモーダルサポート::
    • テキストまたは音声を入力すると、Ultravoxは複数の形式の入力を理解し、処理することができる。
    • 将来のバージョンでは、感情的・時間的手がかりのネイティブな理解をサポートする予定だ。
  • 効率的な対応::
    • Ultravoxは、第一世代のテキストに対して約150ミリ秒でオーディオコンテンツを処理し、1秒間に約60のマーカーを生成し、効率的なリアルタイム応答を保証する。
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