Moshi 是一個非凡的 AI 模型,能夠表達各種情緒和說話風格。它的能力確實令人印象深刻:

• Moshi 可以用超過 70 種不同的情緒說話,從低語到聽起來驚恐,甚至可以模仿海盜或用法語口音說話。
• 該模型能夠即時回應,參與自然對話,並根據情況調整語氣和語言。
• Moshi 的文字轉語音引擎非常先進,生成逼真的音頻,完美融合情感和個性。
• 該模型是根據多樣的數據集訓練的,能夠處理各種主題和任務,從朗誦詩歌到討論時事。
• Moshi 的多模態特性,結合音頻和文字輸出,增強了其有效溝通和提供全面回應的能力。
• 該模型的出色表現是通過創新的訓練技術實現的,包括使用合成對話來細調 Moshi 的對話能力。

總的來說,Moshi 代表了對話 AI 的重大突破,為自然、吸引人和富有情感表達的互動設立了新標準。

目前語音 AI 的方法存在兩個主要局限性,CAAI 在開發 Moshi 時必須解決這些問題:

1. 延遲: 由於複雜的獨立模型管道,用戶輸入和系統響應之間存在 3-5 秒的延遲。這對於實時對話體驗來說非常讓人煩惱。

2. 非文字信息的丟失: 通過文字瓶頸,系統失去了原始語音中存在的所有非文字信息,如情緒、語調和交流線索。

為了解決這些局限性,CAAI 採取了不同的方法。他們沒有使用複雜的獨立模型管道,而是設計了一個基於單一深度神經網絡的"音頻語言模型"。這個模型直接在註釋的語音數據上進行訓練,沒有中間的文字表示。

通過將語音輸入壓縮成一個緊湊的"準詞"表示,音頻語言模型可以學習語音的模式和結構,就像文本語言模型從文本中學習一樣。這使模型能夠生成保留原始語音豐富性的響應,而不會受到基於文字的方法引入的延遲。

結果是一種更自然、低延遲的對話體驗,捕捉了人類語音的全部表現力。

Moshi 這個先進對話 AI 模型的關鍵突破有:

1. 多模態: Moshi 不僅可以聽,還可以生成音頻,同時也有文字思維在對話過程中顯示在屏幕上。這允許它利用文字的效率和簡潔性,以及音頻的豐富性來提供更好、更快的響應。

2. 多路徑: Moshi 以兩個並行的音頻流運行,允許它同時說話和聽。這使更自然的對話成為可能,包括重疊的語音、中斷和順暢的來回,使互動更像人類。

3. 適應性: Moshi 不僅是一個對話語音 AI 模型,而是一個靈活的框架,可以適應各種任務和用例。團隊展示了 Moshi 參與 1990 年代/2000 年代討論的能力,展示了其多樣性和與不同時期數據互動的潛力。

這些關鍵突破是 Moshi 團隊在短短 6 個月內,由 8 人小團隊實現的,使他們能夠創造出一個高度逼真和響應的對話 AI 系統,提供真正沉浸式和自然的互動體驗。

Moshi 最驚人的一點是,它不僅僅是某種 AI 模型,而是一個文字轉語音引擎,擁有超過 70 種不同的情緒。利用錄製的數據,團隊能夠訓練一個文字轉語音引擎,支持 70 多種不同的情緒或說話風格。

為了展示這個 TTS 引擎的能力,團隊播放了一些生成的音頻樣本。這些樣本展示了 Moshi 表達各種情緒的能力,從低語到歌唱,甚至模仿海盜或用法語口音說話。這展示了 Moshi 語音合成能力的令人印象深刻的多樣性和逼真品質。

團隊解釋說,這個 TTS 引擎是在內部開發的,允許他們根據 Moshi 的需求進行細調。通過與聲音藝術家 Alice 合作,他們能夠錄製各種獨白和對話,然後用於訓練文字轉語音模型。這種方法確保了 Moshi 在所有互動中都有一致和自然的聲音。

總的來說,Moshi 的 TTS 引擎是一項非凡的成就,展示了團隊在語音合成和情感表達方面推動界限的能力。這種能力,加上 Moshi 的其他突破,使這個模型真正具有革命性,有望改變對話 AI 的格局。

訓練 Moshi 這個先進對話 AI 模型的關鍵突破可以總結如下:

1. 多模態: Moshi 不僅可以生成音頻,還可以產生配套的文字思維。這種結合音頻和文字的混合方法允許更有效和高效的訓練,從而產生更好的響應。

2. 多路徑互動: Moshi 能夠同時聆聽和說話,實現自然的對話流,包括重疊的語音、中斷和順暢的來回,就像人類對話一樣。

3. 合成數據生成: 為了克服真實世界對話數據有限的挑戰,團隊開發了生成合成對話的技術。這使他們能夠在初始基於文字的語言模型之外,進一步細調 Moshi 的對話能力。

4. 語音定制: 通過與專業聲音藝術家 Alice 合作,團隊能夠賦予 Moshi 一致和自然的聲音,進一步增強用戶體驗。

5. 本地部署: Moshi 模型被設計為相對較小的尺寸,使其能夠直接部署和運行在設備上,確保隱私和低延遲響應,無需依賴雲端連接。

6. 安全考慮: 意識到潛在的濫用風險,團隊實施了保護措施,如音頻水印和簽名跟踪,以檢測和減輕出於惡意目的生成 Moshi 類內容的情況。

這些在訓練和部署方面的進步,使 Moshi 實現了令人驚嘆的對話能力,seamlessly 融合音頻、文字和多模態互動,提供真正沉浸式和自然的用戶體驗。

Moshi 的一個關鍵突破是它能夠在不需要互聯網連接的情況下在本地設備上運行。這是一個重大進步,因為它解決了之前語音 AI 系統存在的隱私和延遲問題。

CAAI 的團隊通過在禁用互聯網連接的標準 MacBook Pro 上運行 Moshi 來演示這一功能。他們啟動了 Moshi 應用程序,能夠與 AI 助手進行實時對話,沒有任何明顯的延遲。

這種本地執行是由於 Moshi 模型的相對較小尺寸,團隊強調它可以進一步壓縮以部署在移動設備上。通過在本地運行模型,Moshi 可以提供更流暢和私密的對話體驗,無需將音頻數據發送到遠程服務器。

團隊還討論了對這種先進 AI 系統進行安全和負責任開發的重要性。他們概述了兩個關鍵策略來確保 Moshi 生成內容的完整性:在線簽名跟踪和水印。這些技術可以檢測 AI 生成的音頻,有助於減輕技術被濫用的可能性。

總的來說,在本地設備上運行 Moshi 是一個重大里程碑,展示了團隊致力於提供高性能、隱私保護的對話 AI 助手。這一進步為 Moshi 在各種應用和用例中的更廣泛採用和集成鋪平了道路。

最後,人們可能不會想到的一件事就是 AI 安全問題。如果你有一個如此快速和準確的模型,我們知道人們可能會將其用於網絡釣魚或其他惡意活動。這就是他們描述如何安全地識別 Moshi 內容,並確保這不會成為一個普遍問題的地方。

大家好,我來自 qAI。我們非常重視安全。我們想要解決的一個特別問題是如何確定一個音頻是否由 Moshi 生成。為此,我們考慮了兩種策略:

1. 在線方法: 我們跟踪 Moshi 生成的音頻,提取一些簽名並將其放入生成內容的數據庫。當出現新的音頻時,我們可以提取簽名並檢查它是否與數據庫匹配。如果是,我們就知道這個音頻是由 Moshi 生成的。

2. 水印: 我們在生成的音頻中添加一些不可聽的標記,以便使用特定的檢測器來識別它們。這允許我們識別 Moshi 生成的內容。

這些都是重要、具有挑戰性和有趣的研究領域。我們致力於確保 Moshi 的安全和負責任發展,以防止任何濫用或惡意活動。

這個名為 Moshi 的模型代表了對話 AI 的重大突破。以下是一些關鍵亮點:

• Moshi 可以表達超過 70 種不同的情緒和說話風格,從低語到歌唱,允許非常自然和富有表現力的互動。

• 該模型是多模態的,同時生成音頻和文字,增強了響應的豐富性和連貫性。

• Moshi 使用一種新穎的"多路徑"方法,允許它同時聆聽和說話,實現更自然的來回對話,包括重疊的語音。

• 該模型通過使用合成對話進行高效訓練,克服了獲得大量真實對話數據的挑戰。

• 重要的是,團隊還解決了安全性問題,開發了檢測 Moshi 生成音頻的技術。

總的來說,Moshi 展示了令人驚嘆的能力,模糊了人機互動的界限。這項技術有望改變人們與 AI 助手互動的方式,引領更自然、智能和個性化對話的新時代。