OmniFlatten: An End-to-End GPT Model for Seamless Spoken Dialogue

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内容提要

本研究提出OmniFlatten模型,旨在解决全双工对话系统中的低延迟和自然交互问题。通过三阶段后训练,该模型有效适应大型语言模型,实现实时文本和语音生成,为全双工语音对话系统的发展提供新方向。

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关键要点

  • 本研究提出OmniFlatten模型,旨在解决全双工对话系统中的低延迟和自然交互问题。
  • OmniFlatten模型通过三阶段后训练方案,有效适应大型语言模型。
  • 该模型实现实时文本和语音生成,推动全双工语音对话系统的发展。
  • 研究结果表明,该模型为高效自然的端到端全双工语音对话系统的开发提供了新的方向。
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