西工大开源语音模型：OSUM亮相！

引言： 在人工智能浪潮中，语音理解技术正日益成为人机交互的关键。近日，西北工业大学计算机学院音频、语音与语言处理研究组开源了其研发的语音理解模型OSUM（Open Speech Understanding Model），为智能语音交互领域注入了新的活力。

OSUM：语音理解的开源新星

OSUM模型结合了Whisper编码器和Qwen2 LLM（大型语言模型），旨在实现高效且稳定的语音理解能力。该模型支持多种语音任务，包括语音识别（ASR）、语音情感识别（SER）以及说话者性别分类（SGC）。通过“ASR+X”多任务训练策略，OSUM能够利用模态对齐和目标任务优化，在中文语音识别和多任务泛化能力上展现出卓越的性能。

技术原理：多任务学习与模态融合

OSUM的技术核心在于其多任务训练策略和模态融合方法。具体来说：

• Speech Encoder： 模型采用Whisper-Medium模型（769M参数）作为语音信号的编码器，负责将语音信号转化为特征向量。
• Adaptor： 为了适配语音特征与语言模型的输入，OSUM设计了一个包含3层卷积和4层Transformer的Adaptor模块。
• LLM（语言模型）： OSUM基于Qwen2-7B-Instruct，并采用LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术，使其能够适应多任务需求。
• 多任务训练策略： OSUM采用“ASR+X”训练范式，同时训练语音识别（ASR）任务和一个附加任务（如SER、SGC等），从而提升模型的泛化能力和稳定性。此外，模型还利用自然语言Prompt引导LLM执行不同的任务。

功能与应用：赋能多样化场景

OSUM模型具备以下主要功能：

• 语音识别： 将语音转换为文本，支持多种语言和方言。
• 带时间戳的语音识别： 在识别语音内容的同时，输出每个单词或短语的起止时间。
• 语音事件检测： 识别语音中的特定事件，如笑声、咳嗽、背景噪音等。
• 语音情感识别： 分析语音中的情感状态，如高兴、悲伤、愤怒等。
• 说话风格识别： 识别说话者的风格，如新闻播报、客服对话、日常口语等。
• 说话者性别分类： 判断说话者的性别。
• 说话者年龄预测： 预测说话者的年龄范围。
• 语音转文本聊天： 将语音输入转化为自然语言回复，用于对话系统。

凭借这些功能，OSUM在多个领域具有广泛的应用前景：

• 智能客服： 自动理解客户需求并提供个性化服务。
• 智能家居： 识别语音指令和背景事件，优化语音交互体验。
• 教育工具： 分析学生语音，提供个性化学习反馈。
• 心理健康监测： 检测语音中的情绪变化，辅助心理健康评估。
• 多媒体内容创作： 自动生成字幕和标签，辅助视频编辑。

开源：推动语音理解技术发展

西北工业大学选择开源OSUM模型，无疑将加速语音理解技术的发展。研究者和开发者可以基于OSUM进行二次开发，探索新的应用场景，共同推动智能语音交互技术的进步。

项目地址：

• GitHub仓库：https://github.com/ASLP-lab/OSUM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.13306v2
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/OSUM

结论：

OSUM的开源，不仅是西北工业大学在语音理解领域的一次重要贡献，也为整个AI社区提供了一个强大的工具。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，OSUM将在未来的智能语音交互领域发挥更加重要的作用。

参考文献：

• ASLP-lab. (2024). OSUM: Open Speech Understanding Model. GitHub. Retrieved from https://github.com/ASLP-lab/OSUM
• ASLP-lab. (2024). OSUM: Open Speech Understanding Model. arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2501.13306v2
• ASLP-lab. (2024). OSUM Demo. Hugging Face. Retrieved from https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/OSUM

致谢： 感谢西北工业大学计算机学院音频、语音与语言处理研究组为开源社区做出的贡献。

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