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Ultravox: um macromodelo multimodal de áudio para diálogo de voz de ponta a ponta em tempo real, uma implementação de código aberto da interação de voz GPT-4o

Introdução geral

O Ultravox é um inovador modelo multimodal de linguagem grande (LLM) projetado para processamento de fala em tempo real. Diferentemente dos sistemas tradicionais de reconhecimento de fala, o Ultravox elimina a necessidade de um estágio separado de reconhecimento de fala por áudio (ASR) e é capaz de converter diretamente o áudio em texto em um espaço de alta dimensão. Esse recurso dá ao Ultravox uma vantagem significativa em termos de capacidade de resposta e eficiência de processamento. treinado em modelos como Llama 3, Mistral e Gemma, o Ultravox é capaz de entender tanto o texto quanto a fala humana e, no futuro, será capaz de entender nativamente as pistas temporais e emocionais da fala. A versão atual do Ultravox leva cerca de 150 milissegundos para gerar texto pela primeira vez ao processar conteúdo de áudio, gerando cerca de 60 tokens por segundo.

Ultravox: LLM-1 multimodal rápido para processamento de fala em tempo real


 

Lista de funções

  • Processamento de fala em tempo real: converte o áudio diretamente em texto sem um estágio de ASR separado.
  • Suporte multimodal: capaz de entender texto e fala e, no futuro, oferecerá suporte a sinais emocionais e temporais.
  • Resposta eficiente: o tempo de geração do primeiro texto é de aproximadamente 150 ms, gerando cerca de 60 tags por segundo.
  • Compatível com vários modelos: treinamento baseado em modelos como Llama 3, Mistral e Gemma.
  • Projeto de código aberto: o código e os pesos do modelo estão disponíveis no GitHub e no Hugging Face.
  • Demonstração e API: forneça uma demonstração do Gradio e uma API hospedada para que os usuários possam começar rapidamente.

 

Usando a Ajuda

Processo de instalação

  1. Configurações ambientais::
    • Para usuários de Mac, o Homebrew é recomendado para instalação. Execute o seguinte comando para instalar o Homebrew:
     /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
    
    • Atualize o Homebrew e instale as ferramentas necessárias:
     atualização do brew
    brew install just
    
  2. projeto de clonagem::
    • Use o seguinte comando para clonar o projeto Ultravox:
     git clone https://github.com/fixie-ai/ultravox.git
    cd ultravox
    
  3. Instalação de dependências::
    • Use o seguinte comando para instalar as dependências do projeto: bash
      pip install -r requirements.txt

Processo de uso

  1. Demo em execução::
    • O Ultravox fornece uma demonstração do Gradio, os usuários podem executar uma demonstração local com o seguinte comando:
     gradio --voice_mode=True
    
    • Visite o URL local fornecido para experimentar o processamento de voz em tempo real do Ultravox.
  2. Usando a API::
    • A Ultravox fornece um conjunto de APIs hospedadas às quais os usuários podem obter acesso seguindo as etapas abaixo:
      • Visite a página de API do Ultravox para se registrar e obter sua chave de API.
      • Chame o serviço de processamento de voz em tempo real do Ultravox usando uma chave de API.
  3. Treinamento de modelos personalizados::
    • Os usuários podem treinar seus próprios modelos Ultravox conforme necessário. As etapas detalhadas do treinamento e os arquivos de configuração podem ser encontrados no arquivo README do projeto.

Funções principais

  • Processamento de fala em tempo real::
    • Grave ou carregue um arquivo de áudio e o Ultravox converterá automaticamente o áudio em texto.
    • O processamento de streaming é suportado e os usuários podem visualizar os resultados da conversão em tempo real.
  • suporte multimodal::
    • Insira texto ou fala, e o Ultravox é capaz de entender e processar várias formas de entrada.
    • Versões futuras darão suporte à compreensão nativa de sinais emocionais e temporais.
  • Resposta eficiente::
    • O Ultravox processa o conteúdo de áudio em aproximadamente 150 milissegundos para a primeira geração de texto e gera aproximadamente 60 marcadores por segundo, garantindo uma resposta eficiente em tempo real.
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