开源版GPT-4o语音来袭，Mini-Omni开启实时语音对话

还记得前阵子ChatGPT风靡一时但一直没全量发布的高级语音功能吗？

如今，一个甚至更加强大的实时语音对话AI模型开源了！它的名字叫做：Mini-Omni。

这个由gpt-omni团队开发的开源模型，可以说是语音助手界的一匹黑马。它不仅能实现实时的语音对话，更厉害的是，它还能同时生成文本和音频！

有网友兴奋不已：

"这简直就是科幻电影里的场景啊！以后我们是不是可以和AI助手进行无障碍的实时对话了？"

Mini-Omni的出现，可能会让现有的语音助手们瑟瑟发抖。

想想看，以后我们可能真的能和AI进行流畅的实时对话，就像在和真人聊天一样！

而数次跳票的ChatGPT 4o 语音功能，可能可以永久跳票了。

那么，Mini-Omni有哪些特性呢？

实时语音对话：这意味着你说话的同时，AI就能立即理解并回应，不再有明显的延迟。
同时生成文本和音频：这个功能简直太强大了！AI不仅能说，还能同步给出文字版本，对听力不好的朋友来说简直是福音。
流式音频输出：这个技术确保了对话的流畅性，让整个交互过程更加自然。

Mini-Omni的开源，很可能会引发语音交互领域的一场革命。它不仅能提升用户体验，还可能为听障人士带来更多便利。

想象一下，以后我们可能真的能和AI进行毫无障碍的实时对话，这是多么令人兴奋的事情啊！

对这个项目感兴趣的小伙伴们，我整理好了相关链接：

· 模型下载：https://hf.co/gpt-omni/mini-omni

· 论文地址：https://hf.co/papers/2408.16725

· 代码仓库：https://github.com/gpt-omni/mini-omni

Mini-Omni 官方介绍👇

Mini-Omni：语言模型在流式处理中的听、说、思考能力

Mini-Omni 是一个开源的多模态大型语言模型，能够在思考的同时进行听觉和对话。它具备实时的端到端语音输入和流式音频输出对话功能。

功能特点

✅ 实时语音对话功能，无需额外的ASR或TTS模型。

✅ 边思考边对话，支持同时生成文本和音频。

✅ 支持流式音频输出。

✅ 提供“音频转文本”和“音频转音频”的批量推理，进一步提升性能。

演示

，时长00:59

安装

创建一个新的conda环境并安装所需的包：

conda create -n omni python=3.10
conda activate omni

git clone https://github.com/gpt-omni/mini-omni.git
cd mini-omni
pip install -r requirements.txt

快速开始

交互式演示

启动服务器

conda activate omni
cd mini-omni
python3 server.py --ip '0.0.0.0' --port 60808

运行 Streamlit 演示

注意：你需要本地运行 Streamlit 并安装 PyAudio。

pip install PyAudio==0.2.14
API_URL=http://0.0.0.0:60808/chat streamlit run webui/omni_streamlit.py

运行 Gradio 演示

API_URL=http://0.0.0.0:60808/chat python3 webui/omni_gradio.py

示例：

注意：Gradio 似乎无法立即播放音频流，因此延迟感会稍强。

，时长00:28

本地测试

conda activate omni
cd mini-omni
# 测试运行预设的音频样本和问题
python inference.py

致谢

Qwen2[1] 作为 LLM 主干。
litGPT[2] 用于训练和推理。
whisper[3] 用于音频编码。
snac[4] 用于音频解码。
CosyVoice[5] 用于生成合成语音。
OpenOrca[6] 和 MOSS[7] 用于对齐。

参考链接

[1]

Qwen2: https://github.com/QwenLM/Qwen2/

[2]

litGPT: https://github.com/Lightning-AI/litgpt/

[3]

whisper: https://github.com/openai/whisper/

[4]

snac: https://github.com/hubertsiuzdak/snac/

[5]

CosyVoice: https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice

[6]

OpenOrca: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca

[7]

MOSS: https://github.com/OpenMOSS/MOSS/tree/main

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本文同步自于知识星球《AGI Hunt》