别慌！一文教你看懂GPT-4o背后的语音技术

这篇内容深入探讨了OpenAI最新的GPT-4o模型，该模型具有实时、低延迟的语音生成能力。它以多模态的特性脱颖而出，能够接受和生成各种输入和输出，包括文本、音频、图像和视频。讨论包括语言模型的演变，通过将语音分解为标记来理解和合成语音。特别值得一提的是创新的零样本TTS模型以及探索额外语音参数以增强质量和稳健性。内容还揭示了创建具有低延迟交互的对话系统的挑战，以及在游戏AI语音表演中文本引导TTS的潜力。对于那些对语音合成的未来和TTS技术的技术进步感兴趣的人来说，这篇文章提供了全面的概述，并提出了将GPT-4o的能力整合到TTS系统中的路线图。对于人工智能和语音技术领域的爱好者和专业人士来说，这是一篇有价值的阅读，提供了关于最新发展的见解，并思考模型输出与人类偏好的对齐问题。- GPT-4o是一个具有实时低延迟的语音合成能力的生成模型。 - GPT-4o是一个any2any的多模态模型，可以接受多种输入，并生成多模态输出。 - 语音的离散化可以通过将语音数据转换为离散的表示，并加入到大语言模型的词表中来实现。 - 语音的离散化可以通过使用MLM方法来建模语音的上下文依赖关系。 - 声学特征的学习可以使用离散化压缩方法，并针对语音数据的特性进行优化。 - LLM可以通过语义token和声学token来构建语音层面的语言模型。 - 一些zero-shot TTS模型采用层次化解码的方式来合成语音。 - 指令微调可以用于训练LLM模型，使其能够根据用户的要求生成语音回复。 - 语音合成模型可以使用MEL谱和VQ或CNN来提取连续的latent变量，并通过扩散模型将其解码为音频波形。 - 一些TTS模型还使用额外的条件信息来辅助解码过程，如时长和音高信息。 - 一些TTS模型还使用多模态模型来统一扩散模型的条件输入侧信息。 - TTS模型还可以根据参考音频提取风格信息，并在合成过程中遵循指令。 - ParlerTTS和VoiceLDM是与text-guided zero-shot TTS相关的工作。 - ParlerTTS通过T5编码器和描述性文本引入了说话风格和环境信息。 - VoiceLDM在VoiceLDM1的基础上增加了转录文本的输入。 - zero-shot TTS的方法和局限性进行了总结。 - 对游戏配音业务的思考进行了讨论。 - 提出了GPT-4o语音多模态的可能技术路线。 - 提到了一些相关的参考文献。