Stream-Omni : 中科院联合国科大推出的语言视觉语音模型

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

主要介绍

Stream-Omni是由中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室、中国科学院人工智能安全重点实验室及中国科学院大学联合推出的大型语言视觉语音模型，类似GPT-4o，能同时支持文本、视觉和语音等多种模态的输入输出。该模型基于大型语言模型（LLM）构建，通过高效的模态对齐策略，实现了视觉、语音与文本之间的自然融合，为用户提供流畅的多模态交互体验。

功能特点

1. 多模态输入输出：支持文本、视觉（图像）和语音等多种模态的输入，能同时生成文本和语音响应。
2. 实时中间结果输出：在语音交互过程中，实时输出中间文本结果（如自动语音识别ASR转录和模型响应），提供“边听边看”的交互体验。
3. 高效训练：仅需少量全模态数据（如23000小时语音数据）即可进行训练，对数据需求量小，训练效率高。
4. 灵活的交互模式：支持多种模态组合的交互，包括文本+视觉→文本、文本+视觉→语音、语音+视觉→文本、语音+视觉→语音等，满足不同场景下的交互需求。
5. 视觉理解与语音交互：在视觉理解任务和语音交互任务上表现出色，能准确理解和生成与视觉内容相关的文本和语音信息。

优缺点

优点：

• 多模态融合能力强：能够同时处理文本、视觉和语音输入，并生成相应的输出，实现自然流畅的多模态交互。
• 训练效率高：相比传统多模态模型，Stream-Omni需要的数据量更小，训练效率更高。
• 实时交互体验好：在语音交互过程中，实时输出中间文本结果，提升了用户体验。

缺点：

• 对硬件要求较高：由于模型复杂度高，对硬件资源的需求较大，可能限制了在某些设备上的部署。
• 复杂场景下的表现有待提升：在极端复杂或噪声较大的环境下，模型的识别准确率和交互效果可能受到影响。

如何使用

1. 获取模型与SDK：用户可以通过访问Stream-Omni的GitHub仓库或HuggingFace模型库，获取模型的代码和预训练权重。
2. 环境搭建：在本地或云端服务器上搭建运行环境，确保模型能够顺利部署。
3. 数据准备：准备需要处理的文本、视觉和语音数据，确保数据格式符合模型要求。
4. 模型调用：通过调用模型的API接口，将输入数据传递给模型进行处理，并获取生成的文本和语音响应。

框架技术原理

Stream-Omni基于大型语言模型（LLM）构建，通过以下技术实现多模态融合：

1. 模态对齐：使用序列维度拼接实现视觉-文本对齐，使用基于CTC（Connectionist Temporal Classification）的层维度映射实现语音-文本对齐。
2. 模型融合：整合了CosyVoice的tokenizer和flow model，以及LLaVA和LLaVA-NeXT的代码库，实现了模态间的有效融合。
3. 多任务学习：基于多任务学习策略，同时训练视觉文本、语音文本及全模态（视觉+文本+语音）的任务，让模型更好地理解和生成多模态内容。

创新点

1. 高效模态对齐：通过序列维度拼接和层维度映射技术，实现了视觉、语音与文本之间的高效对齐，减少了数据需求量。
2. 实时中间结果输出：在语音交互过程中，实时输出中间文本结果，提升了用户体验和交互透明度。
3. 灵活的交互模式：支持多种模态组合的交互，满足了不同场景下的交互需求。

评估标准

1. 多模态融合能力：评估模型在文本、视觉和语音模态之间的融合效果，包括对齐精度和交互流畅度。
2. 训练效率：评估模型在少量数据下的训练效果，包括收敛速度和最终性能。
3. 实时交互体验：评估模型在语音交互过程中的实时响应能力和中间结果输出的准确性。
4. 任务适应性：评估模型在不同任务场景下的表现，包括视觉理解、语音交互和多模态问答等。

应用领域

1. 智能客服：在语音交互中，机器人能够实时输出文本结果，帮助用户更好地理解对话内容，提升服务质量和效率。
2. 教育辅助：在视觉辅助教学场景中，机器人能够识别图像内容并生成相关描述，增强学习体验。
3. 智能家居：用户可以通过语音命令与机器人交互，机器人能够识别用户的需求并执行相应的操作，实现更智能、便捷的家居控制。
4. 医疗辅助诊断：医生在查看患者病历时，基于语音指令查询关键信息，系统结合视觉报告（如X光片、CT图像）提供详细的文本分析和语音解释，辅助医生更准确地做出诊断。
5. 智能车载系统：司机基于语音指令查询路线、获取路况，系统结合视觉信息（如导航地图、路况摄像头图像）实时显示文本提示和语音反馈，提升驾驶安全性和交互效率。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/ictnlp/Stream-Omni
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ICTNLP/stream-omni-8b
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.13642