端到端语音大模型在语音交互的应用​

在语音交互领域，传统多模块方案将语音识别、理解、生成等功能拆分处理，流程繁琐复杂。与之不同，端到端语音大模型就像一个 “全能大脑”，从接收语音输入到给出语音回复，一气呵成，直接对原始音频进行处理，中间无需复杂的模块转接，特别适合需要快速、流畅语音交互的场景，如智能客服、语音助手等。
当前语音交互面临诸多痛点。一方面，识别与理解的割裂，使语音识别后转文本，再进入理解模块，易造成信息损耗，像一些口语化表达常被误判；另一方面，处理链路长导致时延明显，用户说话后要等较长时间才有回应，体验感差。在打断功能上也不顺畅，当用户想中途打断机器说话时，系统难以及时响应。此外，噪声干扰下，语音识别准确率大幅下降，不同方言、口音更是增加了识别难度。
端到端语音大模型则致力于解决这些问题。其端到端链路简化了处理流程，减少中间环节损耗，让信息传递更高效。低时延增量生成技术，能让模型边接收语音边处理，快速给出初步回应，随着语音输入不断完善答案，大大降低时延。语义对齐机制可精准关联语音与语义，避免理解偏差。面对连续对话与打断，模型能跟踪对话状态，及时响应打断操作，保障对话自然流畅。同时，采用稳健性策略，如抗噪训练等，提升模型在复杂环境下对语音的处理能力，有效克服噪声、方言和口音问题。

百度发布的业界首个基于Cross-Attention的端到端语音语言大模型，可谓是正式开启了语音交互新纪元！该模型不仅能够精准识别包括重庆、广西、河南、广东、山东等地在内的多地方言，还能实现情感饱满、自然流畅的对话交流，让用户仿佛在与真人对话。其中几个核心创新点如下：

1. 业界首个基于Cross-Attention的语音语言大模型：百度首次将Cross-Attention机制应用于语音语言大模型中，实现了语音与文本之间的深度跨模态融合。
2. 高效的全查询注意力EALLQA技术：采用隐式RNN两级位置编码，训练时在128空间上的MHA，推理在模型各层共享的512空间上的MQA，将KV cache降低到几十分之一，进一步提升模型的推理效率。
3. Encoder与语音识别结合：实现对用户question的极速理解，计算量显著降低10倍。
4. Decoder与语音合成结合：依赖大模型强Context理解能力，直接生成语音合成所需的文本、情感、风格以及TN、多音字、韵律等信息。
5. 流式逐字的情感语音合成：业内领先的流式逐字语音合成，结合大模型实现多情感、超自然合成效果，同时语音语言大模型与合成系统一体化输出，打造极致性价比。

端到端语音大模型为语音交互带来质的飞跃，极大提升交互体验与效率。未来，随着技术不断发展，其将在更多领域落地生根，进一步改变人们与机器交互的方式，创造更智能、便捷的生活与工作环境。



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