Llasa

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Llasa是一个基于Llama框架的文本到语音(TTS)基础模型,专为大规模语音合成任务设计。该模型利用16万小时的标记化语音数据进行训练,具备高效的语言生成能力和多语言支持。其主要优点包括强大的语音合成能力、低推理成本和灵活的框架兼容性。该模型适用于教育、娱乐和商业场景,能够为用户提供高质量的语音合成解决方案。目前该模型在Hugging...

收录时间:
2025-05-30

Llasa是一个基于Llama框架的文本到语音(TTS)基础模型,专为大规模语音合成任务设计。该模型利用16万小时的标记化语音数据进行训练,具备高效的语言生成能力和多语言支持。其主要优点包括强大的语音合成能力、低推理成本和灵活的框架兼容性。该模型适用于教育、娱乐和商业场景,能够为用户提供高质量的语音合成解决方案。目前该模型在Hugging Face上免费提供,旨在推动语音合成技术的发展和应用。

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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。
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