LSLM
国外AI工具
人工智能 语音识别 自然语言处理 人机交互 AI音频生成 AI音频编辑

LSLM

实时语音交互的人工智能对话系统。

Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人机交互自然度的人工智能对话模型。它通过全双工建模(FDM)技术,实现了在说话时同时监听的能力,增强了实时交互性,尤其是在生成内容不满意时能够被打断和实时响应。LSLM采用了基于token的解码器仅TTS进行语音生成,以及流式自监督学习(SSL)编码器进行实时音频输入,通过三种融合策略(早期融

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • LSLM简介概述

      Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人机交互自然度的人工智能对话模型。它通过全双工建模(FDM)技术,实现了在说话时同时监听的能力,增强了实时交互性,尤其是在生成内容不满意时能够被打断和实时响应。LSLM采用了基于token的解码器仅TTS进行语音生成,以及流式自监督学习(SSL)编码器进行实时音频输入,通过三种融合策略(早期融合、中期融合和晚期融合)探索最佳交互平衡。

      需求人群:

      "LSLM主要面向需要高级人机交互的企业和开发者,特别是那些希望提升其对话系统自然度和实时响应能力的公司。例如,智能助手、客服机器人和虚拟个人助理等领域。"

      使用场景示例:

      智能助手在用户提问时能即时回应并根据用户反馈调整回答。

      客服机器人在处理客户咨询时能够实时打断和更正信息。

      虚拟个人助理在执行任务时能够边说边听,以更自然的方式与用户交流。

      产品特色:

      支持全双工对话,即在说话时也能监听。

      使用基于token的解码器仅TTS技术生成语音。

      采用流式自监督学习(SSL)编码器处理实时音频输入。

      通过早期融合、中期融合和晚期融合策略优化交互。

      在命令式和语音式FDM场景下测试模型的双工通信能力。

      对现有系统影响最小,易于集成到现有对话系统中。

      使用教程:

      步骤1: 集成LSLM模型到现有的对话系统中。

      步骤2: 配置模型参数,包括融合策略和交互设置。

      步骤3: 训练模型以适应特定的对话场景和用户指令。

      步骤4: 测试模型在不同噪声条件下的双工通信能力。

      步骤5: 根据测试结果调整模型参数,优化交互体验。

      步骤6: 将优化后的模型部署到生产环境中,开始实时交互。

    © 版权声明:除另有声明外,本站所有内容版权均归卓商AI工具网址导航及原创作者所有,未经允许,任何个人、媒体、网站、团体不得转载或以其他方式抄袭发布本站内容,或在非本站所属服务器上建立镜像,否则我们将保留依法追究相关法律责任的权利。
    当前AI工具AI软件本站不保证其完整性、准确性、合法性、安全性和可用性,用户使用所产生的一切后果自行承担;内容来自网络收集,如有侵犯您的相关权利,请联系我们纠正、删除。
    Hero App

    上一个

    Hero App

    下一个

    SpeechZap
    SpeechZap
    相关AI工具集
    卓商AI
    卓商AI

    AI爱好者的一站式人工智能AI工具箱,累计收录全球10,000⁺好用的AI工具软件和网站,方便您更便捷的探索前沿的AI技术。本站持续更新好的AI应用,力争做全球排名前三的AI网址导航网站,欢迎您成为我们的一员。