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MinMo：约 8B 参数的多模态大型语言模型，实现无缝语音交互
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
MinMo模型通过多阶段训练结合语音和文本，显著提升了语音理解和生成能力，尤其在多语言和情感识别方面表现优于现有模型。该模型拥有约80亿参数，响应延迟约600毫秒，为未来研究设定了新基准。
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关键要点
- MinMo模型通过多阶段训练结合语音和文本，提升语音理解和生成能力。
- MinMo在多语言和情感识别方面表现优于现有模型。
- 该模型拥有约80亿参数，响应延迟约600毫秒。
- 当前语音交互系统面临语音和文本序列差异、有限预训练等挑战。
- MinMo在140万小时的语音数据上进行训练，避免了文本LLM功能的灾难性遗忘。
- MinMo无缝集成语音和文本，增强了情感识别、说话人分析和多语言语音识别功能。
- 模型采用AR流式Transformer语音解码器，提高性能并减少延迟。
- 在多个基准测试中，MinMo表现优于大多数模型，尤其在多语言语音识别任务中。
- MinMo在语音转文本增强、语音情感识别和音频事件理解方面表现出色。
- 尽管在语音转语音任务中表现有所下降，但在对话任务和逻辑推理方面表现良好。
- MinMo为自然语音交互设定了新的基准，未来可集中在改进发音处理和开发完全集成的系统上。
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