香港科技大学、香港大学,、华为诺亚方舟实验室、香港中文大学、中山大学和南方科技大学的研究人员推出多模态大语言模型EMOVA，使大语言模型具备端到端的语音能力，同时保持领先的视觉-语言性能。通过一个语义-声学解耦的语音标记器，研究团队发现全模态对齐可以进一步增强视觉-语言和语音能力，相比于双模态对齐。此外，我们提出了一个轻量级的风格模块，用于灵活的语音风格控制（例如，情感和音调）。首次，EMOVA在视觉-语言和语音基准测试中均达到了最先进的性能，并且同时支持带有生动情感的全模态语音对话。
- 项目主页：https://emova-ollm.github.io
例如，你可以把它想象成一个超级聪明的助手，它不仅能阅读和理解文字（比如书籍、文章），还能理解图片内容，并且能够以语音的形式与人进行交流，而且它的语音中还能表达出丰富的情感，比如快乐、悲伤或者愤怒。总的来说，EMOVA通过结合最新的多模态技术和情感表达，为用户提供了更加自然和富有表现力的交互体验。
主要功能
- 多模态理解：EMOVA能够同时处理和理解视觉（图片）、文本（文字）和语音（说话）信息。
- 情感表达：在语音生成中，EMOVA能够模拟不同的情感和语调，使得对话听起来更自然、更有表现力。
主要特点
- 端到端学习：EMOVA能够从输入到输出的整个过程进行学习，不需要依赖外部工具。
- 语义-声学解耦：模型能够区分语音中的语义内容和声学风格（如情感和音调），这有助于更好地处理和生成语音。
- 轻量级风格模块：允许灵活控制语音风格，如情感和音调。
工作原理
- 视觉编码器：捕捉图片的细粒度视觉细节。
- 语义-声学解耦的语音分词器：将输入语音转换为离散的语音单元，同时保留语义内容和声学风格。
- 文本为中心的多模态对齐：使用文本作为桥梁，将视觉和语音模态与文本对齐，实现多模态学习。
- 风格控制：通过轻量级的风格模块，控制生成语音的情感和音调。
具体应用场景
- 智能助手：在智能手机或智能家居设备中，EMOVA可以作为智能助手，理解用户的语音指令并给出带有情感的语音回应。
- 客户服务：在客户服务领域，EMOVA可以通过电话或在线聊天提供服务，理解客户的问题并以自然的声音回应。
- 教育和培训：在教育领域，EMOVA可以作为虚拟教师，提供互动式学习体验，包括视觉和语音反馈。
- 娱乐和游戏：在游戏和娱乐应用中，EMOVA可以为角色提供更加丰富和逼真的语音交流。
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