🚀 Ultravox模型卡
Ultravox是一个多模态语音大语言模型(LLM),它围绕预训练的大语言模型(如Llama、Gemma、Qwen等)和语音编码器(whisper-large-v3-turbo)构建。该模型能够同时处理语音和文本输入,为语音交互场景提供了强大的支持。
更多信息请访问GitHub仓库:https://ultravox.ai 。
🚀 快速开始
将该模型视为一个能够“听见”并理解语音的大语言模型。因此,它可以用作语音代理,还可以进行语音到语音的翻译、语音音频分析等。
使用该模型,可参考以下代码:
import transformers
import numpy as np
import librosa
pipe = transformers.pipeline(model='fixie-ai/ultravox-v0_6-llama-3_1-8b', trust_remote_code=True)
path = "<path-to-input-audio>"
audio, sr = librosa.load(path, sr=16000)
turns = [
{
"role": "system",
"content": "You are a friendly and helpful character. You love to answer questions for people."
},
]
pipe({'audio': audio, 'turns': turns, 'sampling_rate': sr}, max_new_tokens=30)
✨ 主要特性
- 多模态输入:支持语音和文本作为输入,通过特殊的
<|audio|>
伪标记处理语音输入。
- 语言性能优化:v0.6系列在印地语语音数据上进行训练,显著提升了印地语的语音理解性能。
- 抗噪能力增强:在噪声数据集上训练,提高了对噪声的鲁棒性,能够识别嘈杂音频。
- 未来功能规划:计划扩展词表,支持生成语义和声学音频标记,实现语音输出。
📚 详细文档
🔍 模型详情
📖 模型描述
Ultravox是一个多模态模型,能够同时接受语音和文本作为输入(例如,文本系统提示和语音用户消息)。模型的输入是带有特殊 <|audio|>
伪标记的文本提示,模型处理器会用从输入音频中提取的嵌入替换这个标记。以合并后的嵌入作为输入,模型将像往常一样生成输出文本。
在v0.6系列中,Ultravox模型在扩展的印地语语音数据上进行训练,这显著提高了印地语的语音理解性能,但对其他语言的性能有轻微影响。此外,v0.6模型还在噪声数据集上进行训练,以提高抗噪能力,并在输入音频过于嘈杂或不包含清晰语音时输出特殊字符串 ((noise))
。
在未来的版本中,我们计划扩展词表,以支持生成语义和声学音频标记,然后将这些标记输入到声码器中以产生语音输出。此版本的模型未进行偏好调整。
🌐 模型来源
- 仓库:https://ultravox.ai
- 演示:详见仓库
💻 使用方法
将该模型视为一个能够“听见”并理解语音的大语言模型。因此,它可以用作语音代理,还可以进行语音到语音的翻译、语音音频分析等。
🔧 训练详情
📊 训练数据
训练数据集是自动语音识别(ASR)数据集、由Llama 3.1 8B生成的扩展数据、语音翻译数据集和噪声数据集的混合。
📋 训练过程
通过知识蒸馏进行有监督的语音指令微调。更多信息请参阅 Ultravox仓库中的训练代码。
🎛️ 训练超参数
- 训练模式:BF16混合精度训练
- 使用的硬件:8x H100 GPU
⏱️ 速度、大小和时间
当前版本的Ultravox在处理音频内容时,使用基于文本的大语言模型(Llama、Gemma或Qwen)作为骨干,在A100 - 40GB GPU上的首词生成时间(TTFT)约为150ms,每秒生成约50 - 100个标记。
请查看 TheFastest.ai 上的音频标签,了解每日基准测试和与其他现有模型的比较。
📈 评估
评估在covost2(语音翻译,以BLEU衡量)、fleurs和ultravox_calls(语音识别,以WER衡量)、big bench audio(音频推理,以准确率衡量)以及musan和ultravox_unintelligible(噪声/难以理解的语音检测,以召回率衡量)上进行。
|
v0_5 - llama - 3_1 - 8b |
v0_6 - llama - 3_1 - 8b |
v0_5 - llama - 3_3 - 70b |
v0_6 - llama - 3_3 - 70b |
v0_6 - gemma - 3 - 27b |
v0_6 - qwen - 3 - 32b |
covost2 en_ar |
12.90 |
12.94 |
20.21 |
18.92 |
22.68 |
16.91 |
covost2 en_ca |
31.51 |
31.47 |
40.01 |
38.73 |
39.67 |
33.63 |
covost2 en_de |
28.60 |
28.66 |
34.53 |
33.69 |
34.76 |
31.09 |
covost2 es_en |
40.41 |
40.36 |
43.29 |
41.39 |
41.11 |
41.20 |
covost2 ru_en |
42.22 |
42.41 |
48.99 |
43.73 |
49.29 |
47.08 |
covost2 zh_en |
16.97 |
17.24 |
21.37 |
17.81 |
20.88 |
22.24 |
librispeech |
2.04 |
2.09 |
2.09 |
2.55 |
2.73 |
2.88 |
fleurs cmn_hans_cn |
12.11 |
12.25 |
11.20 |
13.49 |
12.56 |
12.10 |
fleurs de_de |
6.66 |
7.56 |
5.26 |
7.14 |
4.86 |
6.83 |
fleurs es_419 |
5.74 |
5.83 |
4.53 |
6.06 |
4.68 |
5.14 |
fleurs hi_in |
29.74 |
10.34 |
18.90 |
11.43 |
8.40 |
11.78 |
ultravox_calls (asr) |
22.31 |
20.01 |
19.56 |
16.51 |
19.56 |
28.67 |
big bench audio |
68.06 |
69.70 |
90.15 |
85.48 |
83.84 |
84.22 |
musan_noise |
0.00 |
97.45 |
0.00 |
98.51 |
99.58 |
99.78 |
ultravox_unintelligible |
0.00 |
45.78 |
0.00 |
50.00 |
66.84 |
64.21 |
📄 许可证
本模型使用的许可证为MIT。
📋 支持语言
- ar
- be
- bg
- bn
- cs
- cy
- da
- de
- el
- en
- es
- et
- fa
- fi
- fr
- gl
- hi
- hu
- it
- ja
- ka
- lt
- lv
- mk
- mr
- nl
- pl
- pt
- ro
- ru
- sk
- sl
- sr
- sv
- sw
- ta
- th
- tr
- uk
- ur
- vi
- zh
📊 评估指标
🚀 任务类型
音频文本到文本转换