MOSS-Speech - 复旦大学开源的语音到语音大模型

MOSS-Speechs是什么

MOSS-Speech是复旦大学邱锡鹏教授团队开源的语音到语音（Speech-to-Speech）大模型。突破传统语音处理方式，无需文本引导，直接对语音进行理解和生成，能捕捉语调、情绪等非文字要素，使语音交互更自然。模型基于预训练文本LLM设计，通过模态分层和两阶段预训练，融合语音理解与生成能力，同时支持语音和文本输入输出，实现跨模态交互。MOSS-Speech采用先进的语音编码技术，让模型在压缩语音的同时理解其含义。冻结预训练策略在保留原LLM能力的基础上，引入语音处理能力。

MOSS-Speechs的功能特色

• 语音到语音直接交互：无需文本转换，直接处理语音输入并生成语音输出，支持自然流畅的语音对话。
• 语音理解与生成：能理解语音中的语义、语调和情绪，并生成带有情感和语调的语音，使交流更加生动自然。
• 跨模态交互：支持语音和文本的双向交互，用户可以选择语音或文本输入，模型会以相应模态输出，满足不同场景需求。
• 多场景应用：适用于智能语音助手、语音交互设备等，为用户提供高效、自然的语音交互体验，提升设备的交互性能。
• 强大的语音建模能力：在语音建模和口语问答任务中表现优异，能够处理复杂的语音信息，提供准确的语音理解和生成结果。

MOSS-Speechs的核心优势

• 真正的语音到语音建模：直接处理语音输入和输出，无需依赖文本转换，保留了语音的自然特性和情感表达。
• 双模态原生支持：同时支持语音和文本交互，用户可以根据需求选择输入和输出方式，实现灵活的跨模态交流。
• 先进的语音编码技术：通过特殊的编码系统，既能理解语音的含义，又能保留其声学特征，提升语音交互的准确性和自然度。
• 冻结预训练策略：在保留文本LLM的强大推理能力和知识储备的同时，引入语音理解和生成能力，实现高效的知识迁移和模态融合。
• 卓越的性能表现：在语音建模和口语问答任务中取得领先结果，证明了其在语音理解和生成方面的强大能力。
• 丰富的应用场景：适用于智能语音助手、语音交互设备等，为用户提供更自然、高效的语音交互体验，满足多种实际应用需求。

MOSS-Speechs官网是什么

• 项目官网：https://moss-speech.open-moss.com/
• Github仓库：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Speech
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/OpenMOSS-Team/moss-speech
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2510.00499
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/OpenMOSS-Team/MOSS-Speech

MOSS-Speechs的适用人群

• 智能设备制造商：可集成MOSS-Speech到智能音箱、智能车载系统等设备中，提升产品的语音交互体验。
• 软件开发者：能利用其API或开源代码开发语音交互应用，如语音助手、语音客服等。
• 人工智能研究者：可用于研究语音识别、语音合成和多模态交互等领域的前沿技术。
• 企业客户：适用于需要高效语音交互解决方案的企业，如客服中心、智能家居等领域。
• 普通用户：可直接使用基于MOSS-Speech开发的语音助手或设备，享受更自然、便捷的语音交互服务。