LLaSO ： 逻辑智能开源的语音模型

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主要介绍

LLaSO（Large Language and Speech Omni-Framework）是由北京深度逻辑智能科技有限公司推出的全球首个完全开源、端到端的语音语言模型（LSLM）研究框架。该框架旨在解决LSLM领域长期存在的碎片化架构、不透明训练数据和缺失评估标准等问题，通过提供大规模数据、统一基准和参考实现，为语音语言模型研究建立透明、可复现的技术基础设施。

功能特点

1. 完全开源：LLaSO的所有组件，包括数据集、基准和模型，均完全开源，支持社区贡献和协同创新。
2. 多任务支持：涵盖语言学、语义学和副语言学三大类共20项任务，支持文本指令+音频输入、音频指令+文本输入和纯音频交互等多种交互模态。
3. 标准化评估：提供统一的评估协议和自动化评估工具，覆盖所有任务，确保评估的公平性和可复现性。
4. 高性能模型：基于LLaSO数据训练的38亿参数参考模型LLaSO-Base，在ASR任务上展现了压倒性优势，WER和CER分别低至0.08和0.03。

优缺点

优点：

1. 降低研究门槛：开源策略使研究者能够专注于算法创新而非数据收集。
2. 统一技术标准：为LSLM领域建立了统一的技术标准，推动从“各自为战”向“协同创新”转变。
3. 丰富的任务覆盖：支持多种任务和交互模态，提升模型的泛化能力和指令遵循能力。

缺点：

1. 模型规模有限：LLaSO-Base模型规模为38亿参数，相比其他大型模型规模较小。
2. 多语言支持不足：目前主要支持中文和英文，多语言支持仍有待提升。
3. 实时性能待优化：在实时性能和长音频处理方面仍有局限性。

如何使用

1. 访问项目地址：用户可以通过GitHub（EIT-NLP/LLaSO）或Hugging Face（papers/2508.15418）获取LLaSO框架的代码和模型。
2. 数据准备：使用LLaSO-Align和LLaSO-Instruct数据集进行模型训练和微调。
3. 模型训练：基于LLaSO数据训练参考模型LLaSO-Base，或根据需求调整模型架构和参数。
4. 评估与测试：使用LLaSO-Eval评估基准对模型进行标准化评估，确保评估的公平性和可复现性。

框架技术原理

LLaSO框架采用经典的三阶段架构：

1. 语音编码器：使用Whisper-large-v3将语音信号转换为数字表示。
2. 模态投影器：通过多层感知器（MLP）实现语音和文本特征空间的映射。
3. 语言模型backbone：采用Llama-3.2-3B-Instruct作为语言理解引擎，提供语言理解和生成能力。

训练过程分为两个阶段：

1. 对齐阶段：使用LLaSO-Align数据集建立语音和文本的对应关系。
2. 指令微调阶段：使用LLaSO-Instruct数据集学习复杂指令遵循能力。

创新点

1. 完全开源：LLaSO是首个完全开源的LSLM研究框架，提供完整的数据、基准和模型。
2. 多任务指令微调：涵盖20项任务，支持多种交互模态，显著提升模型的泛化能力。
3. 标准化评估基准：提供统一的评估协议和自动化评估工具，确保评估的公平性和可复现性。
4. 高性能参考模型：基于LLaSO数据训练的LLaSO-Base模型在ASR任务上展现了卓越性能。

评估标准

LLaSO-Eval评估基准包含15,044个测试样本，覆盖所有20项任务。评估指标包括：

1. WER/CER：用于ASR等转录任务，数值越低表示准确率越高。
2. Accuracy：用于分类任务，数值越高性能越好。
3. MAE：用于数值预测任务，数值越低预测越精准。
4. GPT-4o Score：针对开放式生成任务，使用GPT-4o对模型输出的相关性和准确性进行打分。
5. Abstention Rate：衡量模型在面对不熟悉或困难任务时的“回避”倾向，比率越低说明模型的指令遵循能力和鲁棒性越强。

应用领域

1. 智能助理：通过语音交互实现任务执行和信息查询。
2. 会议纪要：自动识别和转录会议内容，提取关键信息。
3. 情感分析：分析语音中的情感信息，提升人机交互体验。
4. 说话人识别：识别说话人的性别、年龄、口音等特征。
5. 语音翻译：实现语音到语音的实时翻译，支持跨语言交流。

项目地址

• GitHub：EIT-NLP/LLaSO
• Hugging Face：papers/2508.15418