使用场景

- 作为语音代理，处理用户的语音指令。

- 进行语音到语音的翻译，帮助跨语言沟通。

- 分析语音音频，提取关键信息，用于安全监控或客户服务。

产品特色

- 语音和文本输入处理：能够同时处理语音和文本输入，适用于多种应用场景。

- 音频嵌入替换：使用<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，提高模型的多模态处理能力。

- 语音到语音翻译：适用于语音翻译，分析语音音频等场景。

- 模型生成文本：基于合并的嵌入输入生成输出文本。

- 未来支持语义和声学音频标记：计划在未来版本中支持生成语义和声学音频标记，进一步扩展模型功能。

- 知识蒸馏损失训练：使用知识蒸馏损失进行训练，使Ultravox模型尝试匹配基于文本的Mistral骨干的logits。

- 混合精度训练：采用BF16混合精度训练，提高训练效率。

使用教程

1. 安装必要的库：使用pip安装transformers、peft和librosa库。

2. 导入库：在代码中导入transformers、numpy和librosa库。

3. 加载模型：使用transformers.pipeline加载'fixie-ai/ultravox-v0_4_1-mistral-nemo'模型。

4. 准备音频输入：使用librosa.load加载音频文件，并获取音频数据和采样率。

5. 定义对话轮次：创建一个包含系统角色和内容的对话轮次列表。

6. 调用模型：将音频数据、对话轮次和采样率作为参数，调用模型生成输出文本。

7. 获取结果：模型将生成的文本作为输出，可以用于进一步的处理或显示。