最近、復丹大学の研究者らは大きな進歩を遂げ、新しい音声大規模言語モデルである SpeechGPT-Gen の立ち上げに成功しました。このモデルのパラメータサイズは 80 億で、革新的な情報チェーン生成手法により、テキスト読み上げ、音声変換、音声対話の分野で優れたパフォーマンスを発揮します。この研究は、音声人工知能技術の開発に新たなマイルストーンを設定し、将来のよりインテリジェントなアプリケーションに対する強力な技術サポートを提供します。
Webmaster Home は、復丹大学の研究者が、意味論的および知覚情報モデリングにおいて高い効率を備えた 8B パラメータの音声大規模言語モデルである SpeechGPT-Gen を立ち上げたと報告しました。このモデルは、ゼロショット テキスト読み上げ、音声変換、音声対話などの複数のアプリケーションで優れたパフォーマンスとスケーラビリティを実証します。従来の音声生成方法の非効率性の問題を解決するために、Chain of Information Generation (CoIG) 方法が採用されています。さらに、モデルはフロー マッチングで意味論的な情報をアプリオリに使用するため、モデルの効率と出力品質が向上します。
SpeechGPT-Gen モデルの登場は、音声人工知能テクノロジーの大きな進歩を示しています。その高い効率性と拡張性は、今後さらに多くの応用シナリオの可能性をもたらし、さまざまな分野でのさらなる応用と発展が期待されるものです。