Soundwave – 开源语音理解大模型，重塑语音交互体验

Soundwave 是什么

Soundwave 是香港中文大学（深圳）开源的语音理解大模型，专注于语音与文本的智能对齐和理解。通过创新的对齐适配器和压缩适配器技术，有效解决了语音和文本在表示空间上的差异，实现了高效的语音特征压缩，能更好地处理语音任务。其设计目标是提升语音与文本的交互效率，尤其在语音翻译、语音问答和情绪识别等任务中表现出色，可为用户提供更精准、更丰富的语音交互体验。

核心功能

• 语音与文本对齐 ：能将语音信号与文本进行精准对齐，通过设计对齐适配器和压缩适配器，将音频序列转换为大模型能够理解的表示空间，同时动态压缩语音序列长度，使其与文本匹配。这使得模型能够准确地理解语音中的语义信息，并将其与相应的文本内容对应起来，为后续的各种语音处理任务奠定基础。
• 语音翻译 ：在语音翻译任务中表现出色，可将一种语言的语音输入翻译成另一种语言的文本或语音输出。凭借高效的对齐能力和强大的语言理解能力，能够快速准确地完成翻译任务，帮助用户跨越语言障碍进行交流，适用于跨国会议、旅游等场景。
• 语音问答 ：支持语音问答功能，用户可以通过语音提问，模型能理解问题并以语音或文本形式回答。这使得信息获取更加便捷，用户无需手动输入问题，只需说出自己的疑问，就能得到清晰准确的回答，可用于智能语音助手、智能客服等领域。
• 语音情绪识别 ：能够识别语音中的情绪信息，通过分析语音的音调、语速、强度等特征，判断说话者的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。该功能可用于心理咨询、客服系统等场景，帮助专业人员更好地了解说话者的情绪，以便做出更恰当的回应。
• 多模态交互 ：支持多模态交互，可结合语音、文本等多种输入形式，为用户提供更丰富的交互体验。例如，在智能语音助手的应用中，用户可以通过语音指令查询信息，同时也可以在屏幕上查看相关的文字、图片等信息，使交互更加直观和自然。

技术原理

• 语音与文本对齐 ：通过设计对齐适配器（alignment adapter）和使用 CTC 损失来实现语音和文本的对齐。对齐适配器包含线性层与单层 transformer encoder 层，能将音频序列转换到大模型能够理解的表示空间，确保语音和文本能够在同一表示空间中进行交互。
• 语音特征压缩 ：在这一阶段，模型通过压缩适配器（shrinking adapter）动态压缩语音序列的长度，与文本匹配。首先根据 CTC 预测的峰值选择语义特征，然后基于这些特征从原始序列中查询并收集辅助信息（如副语言信息等），最后将这两类特征融合以实现序列长度的缩减。
• 监督微调 ：在微调阶段，模型仅调整 LoRA 参数，基于文本和语音指令数据来提升任务处理能力。通过多种问答格式、语音任务和指令格式的学习，模型增强了指令遵循和语音理解能力。

支持平台

Soundwave 主要支持 Linux、macOS 平台，编程语言为 Python，可通过 pip 工具进行安装。

团队介绍

Soundwave 由香港中文大学（深圳）团队开发，该团队在人工智能、语音识别与处理等领域具有深厚的技术积累和研究实力，致力于推动语音技术的创新与发展，并通过开源的方式与全球的开发者和研究者共享成果，促进相关技术的交流与进步。

项目资源

• GitHub 仓库 ：https://github.com/FreedomIntelligence/Soundwave
• HuggingFace 模型库 ：https://huggingface.co/FreedomIntelligence/Soundwave
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2502.12900

业务场景

• 智能语音助手 ：为语音助手提供更精准的语音识别和语义理解能力，使其能够更好地完成用户的语音指令，如播放音乐、查询信息、设置提醒等操作，提升用户体验。
• 语言学习 ：在语言学习应用中，帮助用户进行语音翻译、发音纠正、口语练习等，实时反馈用户的语音输入，并提供准确的文本翻译和发音指导，提高语言学习的效率和效果。
• 内容生成 ：通过语音输入生成对应的文本内容，如会议记录、采访纪要、创作素材等，提高信息记录和内容创作的效率，节省用户的时间和精力。
• 情绪计算 ：可应用于客服系统、心理咨询等领域，实时分析用户的声音情绪，帮助客服人员或咨询师更好地了解用户的心理状态，从而采取更合适的沟通策略和服务方式，提高服务质量和用户满意度。
• 跨平台交互 ：支持多种设备和应用间的语音 - 文本互操作，实现不同平台之间的无缝语音交互，如智能家居设备与手机应用、电脑与移动设备之间的语音控制和信息共享，方便用户在不同的场景下使用语音功能。