Моши - это выдающаяся модель ИИ, которая может выражать широкий спектр эмоций и стилей речи. Ее возможности действительно впечатляют:

• Моши может говорить более чем на 70 различных эмоциях, от шепота до звучания испуганным, и даже может изображать пирата или говорить с французским акцентом.
• Модель способна реагировать в режиме реального времени, участвуя в естественных разговорах и адаптируя свой тон и язык к ситуации.
• Система преобразования текста в речь Моши является высокоразвитой, генерируя реалистичный звук, который плавно сочетает эмоции и личность.
• Модель была обучена на разнообразном наборе данных, позволяющем ей справляться с различными темами и задачами, от декламации поэзии до обсуждения текущих событий.
• Мультимодальная природа Моши, сочетающая аудио- и текстовые выходные данные, повышает ее способность эффективно общаться и предоставлять всесторонние ответы.
• Впечатляющие результаты модели были достигнуты благодаря инновационным методам обучения, включая использование синтетических диалогов для тонкой настройки разговорных способностей Моши.

Текущие подходы к голосовому ИИ имеют два основных ограничения, которые CAAI пришлось решать при разработке Моши:

1. Задержка: Сложный конвейер отдельных моделей вызывает задержку в 3-5 секунд между вводом пользователя и ответом системы. Это может быть чрезвычайно раздражающим для живого разговорного опыта.

2. Потеря нетекстовой информации: Проходя через текстовое "узкое место", система теряет всю нетекстовую информацию, такую как эмоции, тон и коммуникативные сигналы, присутствующие в исходной речи.

Чтобы решить эти ограничения, CAAI выбрал другой подход. Вместо использования сложного конвейера отдельных моделей они разработали единую глубокую нейронную сеть, основанную на "аудиоязыковой модели". Эта модель обучается непосредственно на аннотированных речевых данных, без промежуточного текстового представления.

Путем сжатия речевого ввода в компактное "псевдословное" представление аудиоязыковая модель может изучать модели и структуру речи, аналогично тому, как текстовые языковые модели обучаются на текстах. Это позволяет модели генерировать ответы, сохраняющие богатство исходной речи, без задержки, вызванной текстовым подходом.

Результатом является более естественный, с низкой задержкой разговорный опыт, который передает всю выразительность человеческой речи.

Ключевые прорывы в разработке Моши, передового разговорного ИИ-модели, заключаются в следующем:

1. Мультимодальность: Моши не только может слушать и генерировать аудио, но также имеет текстовые мысли, которые отображаются на экране во время разговора. Это позволяет ей использовать эффективность и компактность письменного текста вместе с богатством аудио для предоставления лучших и более быстрых ответов.

2. Многопоточность: Моши работает с двумя параллельными аудиопотоками, позволяя ей одновременно говорить и слушать. Это обеспечивает более естественные разговоры с наложением речи, прерываниями и плавным переходом, делая взаимодействие более похожим на человеческое.

3. Адаптивность: Моши - это не просто разговорная речевая ИИ-модель, а гибкая платформа, которую можно адаптировать к различным задачам и вариантам использования. Команда продемонстрировала способность Моши участвовать в обсуждении 1990-х/2000-х годов, демонстрируя ее универсальность и потенциал для взаимодействия с данными из разных периодов времени.

Одно из самых удивительных вещей о Моши заключается в том, что это не просто какая-то модель ИИ, а система преобразования текста в речь, которая имеет более 70 различных эмоций, к которым можно получить доступ. Используя записанные данные, команде удалось обучить систему преобразования текста в речь, которая может поддерживать более 70 различных эмоций или стилей речи.

Чтобы продемонстрировать возможности этой системы преобразования текста в речь, команда воспроизвела некоторые сгенерированные аудиоприменры. Образцы продемонстрировали способность Моши выражать широкий спектр эмоций, от шепота до пения, и даже изображать пирата или говорить с французским акцентом. Это демонстрирует впечатляющую универсальность и реалистичное качество возможностей голосового синтеза Моши.

Команда объяснила, что эта система преобразования текста в речь была разработана внутри компании, что позволило им тонко настроить ее специально для потребностей Моши. Работая с голосовым артистом по имени Алиса, они смогли записать различные монологи и диалоги, которые затем использовались для обучения модели преобразования текста в речь. Этот подход обеспечивает, что Моши имеет последовательный и естественно звучащий голос во всех взаимодействиях.

Ключевые прорывы в обучении Моши, передовой разговорной ИИ-модели, можно резюмировать следующим образом:

1. Мультимодальность: Моши может не только генерировать аудио, но и производить сопровождающие текстовые мысли. Этот гибридный подход сочетания аудио и текста позволяет более эффективно и результативно обучать, что приводит к лучшим ответам.

2. Многопоточное взаимодействие: Моши способна одновременно слушать и говорить, обеспечивая естественный поток разговора с наложением речи, прерываниями и плавным переходом, как в человеческих разговорах.

3. Генерация синтетических данных: Чтобы преодолеть проблему ограниченных реальных разговорных данных, команда разработала методы для генерации синтетических диалогов. Это позволило им тонко настроить разговорные способности Моши за пределами первоначальной текстовой языковой модели.

4. Настройка голоса: Работая с профессиональным голосовым артистом Алисой, команда смогла наделить Моши последовательным и естественно звучащим голосом во всех взаимодействиях, что еще больше улучшило пользовательский опыт.

5. Развертывание на устройстве: Модель Моши разработана таким образом, чтобы быть относительно небольшой по размеру, что позволяет развертывать и запускать ее непосредственно на устройствах, обеспечивая конфиденциальность и низкую задержку ответов без необходимости подключения к облаку.

6. Соображения безопасности: Осознавая потенциал для злоупотребления, команда внедрила меры предосторожности, такие как аудиоводяные знаки и отслеживание подписей, чтобы обнаруживать и смягчать генерацию контента, похожего на Моши, в злонамеренных целях.

Одним из ключевых прорывов с Моши является ее способность работать локально на устройстве без необходимости подключения к Интернету. Это значительный прогресс, поскольку он решает проблемы конфиденциальности и задержки, которые мучили предыдущие голосовые системы ИИ.

Команда CAAI продемонстрировала эту возможность, запустив Моши на стандартном MacBook Pro с отключенным интернет-соединением. Они запустили приложение Моши и смогли вступить в разговор в режиме реального времени с помощью ассистента ИИ без какой-либо заметной задержки.

Это локальное выполнение стало возможным благодаря относительно небольшому размеру модели Моши, который, по словам команды, можно сжать еще больше для развертывания на мобильных устройствах. Запуская модель локально, Моши может обеспечить более плавный и конфиденциальный разговорный опыт без необходимости отправлять аудиоданные на удаленный сервер.

Команда также обсудила важность безопасности и ответственной разработки таких передовых систем ИИ. Они обозначили две ключевые стратегии для обеспечения целостности контента, сгенерированного Моши: отслеживание онлайн-подписей и водяные знаки. Эти методы позволяют обнаруживать аудио, сгенерированное ИИ, помогая предотвратить возможное злоупотребление технологией.

Один из последних вопросов, о котором большинство людей не задумываются, - это, конечно же, аспект безопасности ИИ. Если у вас есть модель, которая настолько быстрая и может реагировать с поразительной точностью, мы знаем, что люди могут потенциально использовать это для фишинговых кампаний или других злонамеренных действий. Вот где они описывают, как они будут безопасно идентифицировать контент Моши и гарантировать, что это не станет широко распространенной проблемой.

Привет, я из qAI. Мы очень серьезно относимся к безопасности. Один вопрос, который мы хотим особенно рассмотреть, - как определить, был ли аудиоконтент сгенерирован Моши или нет. Для этого мы рассмотрели две стратегии:

1. Онлайн-подход: Мы отслеживаем аудио, которое генерирует Моши, извлекая некоторые подписи и помещая их в базу данных сгенерированного контента. Когда нам представляют новое аудио, мы можем извлечь подпись и проверить, соответствует ли она базе данных. Если да, мы знаем, что аудио было сгенерировано Моши.

2. Водяные знаки: Мы добавляем некоторые неслышимые метки к генерируемому нами аудио, чтобы мы могли их обнаруживать с помощью специального детектора. Это позволяет нам идентифицировать контент, сгенерированный Моши.

Это активные области исследований, которые важны, сложны и интересны. Мы привержены обеспечению безопасной и ответственной разработки Моши, чтобы предотвратить любое злоупотребление или злонамеренную деятельность.

Эта модель, известная как Моши, представляет собой значительный прорыв в разговорном ИИ. Вот несколько ключевых моментов:

• Моши может выражать более 70 различных эмоций и стилей речи, от шепота до пения, что позволяет добиться высокоестественных и выразительных взаимодействий.

• Модель является мультимодальной, одновременно генерируя аудио и текст, что повышает богатство и связность ответов.

• Моши использует новый "многопоточный" подход, позволяющий ей одновременно слушать и говорить, что обеспечивает более естественный обмен репликами с наложением речи.

• Модель была эффективно обучена с использованием синтетических диалогов, преодолевая проблему получения большого количества реальных разговорных данных.

• Важно также, что команда решила проблемы безопасности и защиты, разработав методы для определения, был ли аудиоконтент сгенерирован Моши.

В целом, Моши демонстрирует выдающиеся возможности, стирающие границу между человеческим и машинным взаимодействием. Эта технология имеет потенциал трансформировать то, как люди взаимодействуют с ИИ-ассистентами, открывая новую эру более естественных, интеллектуальных и персонализированных разговоров.