Moshi 是一个非凡的 AI 模型,能够表达广泛的情感和说话风格。它的能力确实令人印象深刻:

• Moshi 可以用超过 70 种不同的情感说话,从低语到恐惧,甚至可以模仿海盗或用法语口音说话。
• 该模型能够实时响应,参与自然对话,并根据情况调整语气和语言。
• Moshi 的文本转语音引擎非常先进,生成逼真的音频,将情感和个性完美融合。
• 该模型经过多样化数据集的训练,能够处理各种主题和任务,从背诵诗歌到讨论时事。
• Moshi 的多模态特性,结合音频和文本输出,增强了其有效沟通和提供全面响应的能力。
• 该模型的出色表现是通过创新的训练技术实现的,包括使用合成对话来细化 Moshi 的对话能力。

总的来说,Moshi 代表了对话 AI 的重大突破,为自然、生动、富有情感的互动设立了新标准。

当前的语音 AI 方法存在两个主要局限性,CAAI 在开发 Moshi 时必须解决这些问题:

1. 延迟: 由于独立模型的复杂管道,用户输入到系统响应之间存在 3-5 秒的延迟。这对于实时对话体验来说非常烦人。

2. 非文本信息的丢失: 通过文本瓶颈,系统丢失了原始语音中存在的所有非文本信息,如情感、语气和交流线索。

为了解决这些限制,CAAI 采取了不同的方法。他们没有使用独立模型的复杂管道,而是设计了一个基于单一深度神经网络的"音频语言模型"。这个模型直接在带注释的语音数据上进行训练,没有中间的文本表示。

通过将语音输入压缩成紧凑的"伪词"表示,音频语言模型可以学习语音的模式和结构,就像文本语言模型从文本中学习一样。这使得模型能够生成保留原始语音丰富性的响应,而不会受到基于文本方法引入的延迟。

结果是一种更自然、低延迟的对话体验,捕捉了人类语音的全部表现力。

Moshi 这个先进对话 AI 模型的关键突破有:

1. 多模态: Moshi 不仅可以听和生成音频,还有文本思维在对话过程中显示在屏幕上。这允许它利用文字的高效性和简洁性,以及音频的丰富性来提供更好、更快的响应。

2. 多路流: Moshi 以两个并行的音频流运行,允许它同时说话和倾听。这使得对话更加自然,有重叠的语音、中断和无缝的来回交流,让互动更像人类。

3. 适应性: Moshi 不仅是一个对话语音 AI 模型,而是一个灵活的框架,可以适应各种任务和用例。团队展示了 Moshi 参与 1990 年代/2000 年代讨论的能力,展示了它的多样性和与不同时期数据互动的潜力。

这些关键突破,由 Moshi 团队在短短 6 个月内、由 8 人小团队实现,使他们创造了一个高度逼真和响应的对话 AI 系统,能够提供真正沉浸式和自然的互动体验。

Moshi 最令人惊叹的一点是,它不仅仅是某种 AI 模型,而是一个文本转语音引擎,拥有超过 70 种不同的情感可供调用。利用录制的数据,团队能够训练一个文本转语音引擎,支持 70 多种不同的情感或说话风格。

为了展示这个 TTS 引擎的能力,团队播放了一些生成的音频样本。这些样本展示了 Moshi 表达各种情感的能力,从低语到歌唱,甚至模仿海盗或用法语口音说话。这展示了 Moshi 语音合成能力的令人印象深刻的多样性和逼真质量。

团队解释说,这个 TTS 引擎是自主开发的,允许他们针对 Moshi 的需求进行细化。通过与声音艺术家 Alice 合作,他们能够录制各种独白和对话,然后用于训练文本转语音模型。这种方法确保了 Moshi 在所有互动中都有一致和自然的声音。

总的来说,Moshi 的 TTS 引擎是一项非凡的成就,展示了团队在语音合成和情感表达方面推动边界的能力。这种能力,加上 Moshi 的其他突破,使这个模型真正具有革命性,有望改变对话 AI 的格局。

训练 Moshi 这个先进对话 AI 模型的关键突破可以总结如下:

1. 多模态: Moshi 不仅可以生成音频,还可以产生配套的文本思维。这种结合音频和文本的混合方法允许更高效和有效的训练,从而产生更好的响应。

2. 多路流互动: Moshi 能够同时倾听和说话,实现自然对话流,包括重叠的语音、中断和无缝的来回交流,就像人类对话一样。

3. 合成数据生成: 为了克服现实世界对话数据有限的挑战,团队开发了生成合成对话的技术。这使他们能够在初始基于文本的语言模型之上,进一步细化 Moshi 的对话能力。

4. 语音定制: 通过与专业声音艺术家 Alice 合作,团队能够赋予 Moshi 一致和自然的声音,进一步增强用户体验。

5. 设备内部部署: Moshi 模型被设计为相对较小,可以直接部署和运行在设备上,确保隐私和低延迟响应,无需云连接。

6. 安全考虑: 意识到潜在的滥用风险,团队实施了保护措施,如音频水印和签名跟踪,以检测和减轻出于恶意目的生成 Moshi 类内容的行为。

这些训练和部署方面的进步,使 Moshi 实现了非凡的对话能力,seamlessly 融合音频、文本和多模态交互,提供真正沉浸式和自然的用户体验。

Moshi 的一个关键突破是它能够在设备上本地运行,无需互联网连接。这是一个重大进步,因为它解决了之前语音 AI 系统存在的隐私和延迟问题。

CAAI 的团队演示了这一功能,在禁用互联网连接的标准 MacBook Pro 上运行 Moshi。他们启动 Moshi 应用程序,能够与 AI 助手进行实时对话,没有任何明显的延迟。

这种设备内部执行得益于 Moshi 模型相对较小的尺寸,团队强调还可以进一步压缩以部署在移动设备上。通过在本地运行模型,Moshi 可以提供更流畅和私密的对话体验,无需将音频数据发送到远程服务器。

团队还讨论了对这种先进 AI 系统进行安全和负责任开发的重要性。他们概述了两个关键策略来确保 Moshi 生成内容的完整性:在线签名跟踪和水印。这些技术可以检测 AI 生成的音频,有助于减轻技术被滥用的潜在风险。

总的来说,在设备上本地运行 Moshi 是一个重大里程碑,展示了团队致力于提供高性能、保护隐私的对话 AI 助手。这一进步为 Moshi 在各种应用和用例中的更广泛采用和集成铺平了道路。

最后,人们可能不会想到的一件事就是 AI 安全问题。如果你有一个如此快速和准确的模型,我们知道人们可能会将其用于网络钓鱼活动或其他恶意活动。这就是他们描述如何安全地识别 Moshi 内容,并确保这不会成为一个普遍问题的地方。

你好,我来自 qAI。我们非常重视安全。我们想特别解决的一个问题是如何确定一个音频是否由 Moshi 生成。为此,我们考虑了两种策略:

1. 在线方法: 我们跟踪 Moshi 生成的音频,提取一些签名并将其放入生成内容的数据库。当出现新的音频时,我们可以提取签名并检查它是否与数据库匹配。如果匹配,我们就知道该音频是由 Moshi 生成的。

2. 水印: 我们在生成的音频中添加一些不可听的标记,以便使用特定的检测器来识别它们。这样我们就可以识别 Moshi 生成的内容。

这些都是正在研究的重要、具有挑战性和有趣的领域。我们致力于确保 Moshi 的安全和负责任发展,以防止任何滥用或恶意活动。

这个名为 Moshi 的模型代表了对话 AI 的重大突破。一些关键亮点:

• Moshi 可以表达 70 多种不同的情感和说话风格,从低语到歌唱,允许更自然、更富有表现力的互动。

• 该模型是多模态的,同时生成音频和文本,增强了响应的丰富性和连贯性。

• Moshi 使用创新的"多路流"方法,允许它同时倾听和说话,实现更自然的来回对话,包括重叠的语音。

• 该模型通过使用合成对话进行高效训练,克服了获取大量真实对话数据的挑战。

• 重要的是,团队还解决了安全性问题,开发了检测 Moshi 生成音频的技术。

总的来说,Moshi 展示了令人惊叹的能力,模糊了人机互动的界限。这项技术有望改变人们与 AI 助手互动的方式,开启更自然、智能和个性化对话的新时代。