Moshiは、幅広い感情と話し方を表現できる優れたAIモデルです。その機能は本当に印象的です:

• Moshiは70種類以上の感情で話すことができ、囁きから恐怖の声まで、海賊のまねや仏語のアクセントも再現できます。
• このモデルは即時応答が可能で、自然な会話に参加し、状況に合わせてトーンや言語を調整することができます。
• Moshiのテキスト・トゥ・スピーチエンジンは高度に進化しており、感情と個性を自然に融合した生々しい音声を生成します。
• このモデルは多様なデータセットで訓練されているため、詩の朗読から時事問題の議論まで、さまざまなトピックやタスクに対応できます。
• Moshiのマルチモーダル性により、音声と文字の出力を組み合わせることで、より効果的なコミュニケーションと包括的な応答が可能になります。
• このモデルの優れたパフォーマンスは、合成対話を使ったファインチューニングなど、革新的な訓練手法によって実現されました。

総じて、Moshiは会話型AIの大きな進歩を示しており、自然で魅力的、そして感情的に豊かなやり取りの新しい基準を設定しています。

音声AIの現在のアプローチには、CAIIがMoshiの開発で対処しなければならない2つの主な制限があります:

1. レイテンシ: 個別のモデルを組み合わせたパイプラインにより、ユーザーの入力から応答までに3~5秒のレイテンシが生じます。これは会話体験にとって非常に煩わしいものです。

2. 非テキスト情報の損失: テキストベースのボトルネックを経由することで、元の音声に含まれる感情、トーン、コミュニケーションのしぐさなどの非テキスト情報が失われてしまいます。

これらの制限に取り組むため、CAIIは異なるアプローチを採用しました。個別のモデルを使うのではなく、「音声言語モデル」と呼ばれる単一の深層ニューラルネットワークを設計しました。このモデルは中間のテキスト表現を経由せずに、アノテーション付きの音声データから直接訓練されます。

音声入力を「疑似単語」表現に圧縮することで、音声言語モデルは音声のパターンと構造を学習できます。これにより、テキストベースのアプローチが引き起こすレイテンシなく、元の音声の豊かさを保ったレスポンスを生成できるのです。

その結果、より自然で低レイテンシの会話体験が実現され、人間の音声表現力を最大限に捉えることができるようになりました。

高度な会話型AIモデルMoshiの開発における主な革新点は以下の通りです:

1. マルチモーダリティ: Moshiは音声の聴取と生成だけでなく、会話中に画面に文字による思考を表示することができます。これにより、文字の効率性と簡潔さと音声の豊かさを組み合わせ、より良く、より素早い応答が可能になります。

2. マルチストリーム: Moshiは2つの並列音声ストリームで動作し、同時に話聞きができます。これにより、重複発話、割り込み、スムーズな応答のやり取りなど、より人間らしい会話が可能になります。

3. 適応性: Moshiは単なる会話型音声AIモデルではなく、様々なタスクやユースケースに適応できる柔軟なフレームワークです。チームはMoshiが1990年代/2000年代の議論に参加できることを示し、異なる時代のデータとも対話できる可能性を示しました。

これらの革新的な成果は、わずか6ヶ月で8人のチームによって達成されたものです。これにより、極めて現実的で反応性の高い会話型AIシステムが実現され、没入感のある自然な対話体験を提供できるようになりました。

Moshiの最も驚くべき点の1つは、単なるAIモデルではなく、70種類以上の感情を表現できるテキスト・トゥ・スピーチエンジンであるということです。

チームは収録したデータを使って、70種類以上の感情や話し方をサポートするテキスト・トゥ・スピーチエンジンを訓練しました。

このTTSエンジンの機能を示すため、チームは生成された音声サンプルを再生しました。サンプルは、囁きから歌唱まで、海賊のまねや仏語のアクセントなど、Moshiの幅広い感情表現能力を実証しました。これは、Moshiの音声合成機能の驚くべき多様性と生々しい品質を示しています。

チームによると、このTTSエンジンは社内で開発されたものであり、Moshiの要件に合わせて微調整されています。声優のAliceと協力し、様々なモノローグやダイアログを収録し、それらのデータを使ってテキスト・トゥ・スピーチモデルを訓練しました。この手法により、Moshiがすべての対話で一貫した自然な声を持つことが可能になりました。

総じて、Moshiのテキスト・トゥ・スピーチエンジンは、音声合成と感情表現の可能性を押し広げる驚くべき成果です。この機能と、Moshiの他の革新的な特徴が合わさって、まさに革命的な会話型AIモデルを生み出しています。

Moshi、高度な会話型AIモデルの訓練における主な革新点は以下の通りです:

1. マルチモーダリティ: Moshiは音声の生成だけでなく、文字による思考の表示も行うことができます。この音声と文字を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、より効率的で効果的な訓練が可能となり、より良い応答が得られます。

2. マルチストリームのやり取り: Moshiは同時に聞き取りと発話ができるため、重複発話、割り込み、スムーズな応答のやり取りなど、まるで人間の会話のようなやり取りが可能です。

3. 合成データの生成: 実世界の会話データが限られているという課題に対処するため、チームは合成対話を生成する手法を開発しました。これにより、初期のテキストのみの言語モデルを超えて、Moshiの会話能力をさらに磨くことができました。

4. 音声のカスタマイズ: プロの声優Aliceと協力することで、Moshiに一貫した自然な声を与え、ユーザー体験をさらに向上させることができました。

5. デバイス上での実行: Moshiモデルは比較的小さなサイズに設計されているため、デバイス上で直接実行でき、クラウド接続を必要とせずにプライバシーと低レイテンシの応答を実現できます。

6. 安全性の考慮: 悪用の可能性を認識し、オーディオウォーターマーキングや署名追跡などの対策を講じ、Moshi風のコンテンツの生成を検知・抑制することができます。

これらの訓練とデプロイメントの革新により、Moshiは音声、テキスト、マルチモーダルなやり取りを自然に融合し、まさに没入感のある現実的な ユーザー体験を提供できるようになりました。

Moshiの重要な革新点の1つは、インターネット接続なしにデバイス上で動作できることです。これは大きな進歩で、これまでの音声AIシステムが抱えていたプライバシーとレイテンシの問題に対処するものです。

CAIIのチームは、インターネット接続を無効にした標準的なMacBook Proでこの機能を実演しました。Moshiアプリケーションを起動し、明らかな遅延なくAIアシスタントと即時の会話を行うことができました。

このデバイス上での実行は、Moshiモデルが比較的小さいサイズに設計されていることで可能になっています。チームは、さらにモバイルデバイス向けに圧縮できると強調しました。ローカルで実行することで、Moshiは音声データをリモートサーバーに送信する必要がなく、よりシームレスでプライベートな会話体験を提供できるのです。

チームはまた、このような高度なAIシステムの安全性と責任ある開発の重要性についても議論しました。Moshi生成コンテンツの完全性を確保するための2つの主要な戦略として、オンラインの署名追跡とウォーターマーキングを説明しました。これらの手法により、AIによって生成された音声を検出し、技術の悪用を抑制することができます。

総じて、デバイス上でMoshiを実行できる能力は大きな節目であり、高性能でプライバシーを保護する会話型AIアシスタントを提供するチームの取り組みを示しています。この進歩により、Moshiのさまざまなアプリケーションやユースケースへの幅広い採用と統合が期待できます。

最後に、ほとんどの人が考えないことの1つがAIの安全性の問題です。このように素早く正確に応答できるモデルがあれば、フィッシング詐欺や他の悪意的な活動に悪用される可能性があります。ここでは、Moshiコンテンツを確実に特定し、この問題が広がらないようにする方法が説明されています。

こんにちは、qAIからです。私たちは安全性に非常に真剣に取り組んでいます。特に重要な問題は、ある音声がMoshiによって生成されたものかどうかを判断する方法です。これに対して、私たちは2つの戦略を検討しています:

1. オンラインアプローチ: Moshiが生成する音声から特徴量を抽出し、生成済みコンテンツのデータベースに登録しています。新しい音声が提示された場合、特徴量を抽出してデータベースと照合し、Moshi生成かどうかを判断できます。

2. ウォーターマーキング: 生成する音声に聞き取れない印を付加し、専用の検出器でそれを検知できるようにしています。これにより、Moshi生成コンテンツを特定できます。

これらは重要で、課題が多く、興味深い研究領域です。私たちは、Moshiの悪用や悪意的な活動を防ぐため、安全で責任ある開発に尽力しています。