Freeze-Omni

Freeze-Omni 是一个智能且低延迟的语音到语音对话模型。它基于一个“冻结”的文本模态大语言模型（LLM），从而保留了该LLM的智能特性，避免了在集成语音模态时因微调过程导致的遗忘问题。Freeze-Omni 采用以下三项关键策略来实现语音对话系统：

1. 分块流式输入：支持将输入语音特征分块流式传输，以实现快速响应，通过三阶段训练策略保证了强大的声学鲁棒性。
2. 自回归语音输出：基于单一代码本的自回归语音解码器，可以实现流式的低延迟语音输出，通过前缀调优方法，只需少量问答数据即可生成高质量的语音合成。
3. 块级状态预测：在LLM背部的最后一层后添加分类层，用于预测不同的对话状态，从而实现用户与机器人之间的双向对话。

使用场景

Freeze-Omni 的应用场景广泛，包括但不限于：

• 智能客服系统：可以用于在线客服，提供实时的语音互动，提升用户体验。
• 语言翻译助手：支持实时语音翻译，适用于跨语言交流的场景。
• 语音助手：在智能家居和移动设备中应用，提供语音控制和信息获取功能。
• 教育领域：可用于语言学习，通过语音交互提高学生的口语表达能力。

总之，Freeze-Omni 在语音交互的高效性和智能化方面具有广阔的应用潜力。