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从文本到文本，再到那个文本。哪里有人类般的音频可以在本地GPU上运行，让人们可以微调和解除审查？肯定有人在研究这个。也许数据密度太大，计算量会太高。想象一下NSFW（不适宜工作环境）的可能性！

讨论总结

本次讨论主要聚焦于开源语音到语音转换技术的发展和应用。参与者们探讨了多个相关项目和技术，如Hugging Face的speech-to-speech、Moshi项目、FreeVC、whisper.cpp talk-llama等，以及Facebook的"seamless communication"模型。讨论中涉及的主要议题包括技术在本地GPU上的运行能力、情感识别、延迟优化、硬件性能等。此外，也有对非开源解决方案如Daily’s Voice SDK的提及。整体上，讨论显示出对开源语音技术的浓厚兴趣和期待，同时也指出了现有技术的局限性和未来发展的可能性。

主要观点

  1. 👍 开源语音到语音转换技术的发展前景被认为是非常有希望的
    • 支持理由：多个项目和技术的发展表明了技术的进步和应用潜力。
    • 反对声音：当前技术可能还不够成熟，需要更多改进。
  2. 🔥 直接的语音到语音模型比通过文本中转的方式更能保留语音的细微差别
    • 正方观点：直接转换能更好地保留语音的情感和细微差别。
    • 反方观点：文本中转方式在某些情况下可能更稳定和可靠。
  3. 💡 语音到语音模型需要较低的延迟，以实现更自然的交互体验
    • 解释：低延迟是实现自然对话的关键因素。
  4. 🌟 现有的技术已经能够在本地硬件上实现实时语音交互，但仍有改进空间
    • 解释：技术已取得一定进展，但需要进一步优化以提升用户体验。
  5. 🎙️ 语音到语音模型需要能够识别和表达情感，如讽刺等
    • 解释：情感识别和表达是提升交互自然度的关键。

金句与有趣评论

  1. “😂 christianweyer：I am currently looking at this: https://github.com/huggingface/speech-to-speech”
    • 亮点：直接提供了相关技术的链接，具有实际参考价值。
  2. “🤔 ShengrenR：Very different than a single model that covers both voice-in/voice-out because the nuance gets lost at both ends.”
    • 亮点：指出了单一模型在保留语音细微差别方面的局限性。
  3. “👀 Blizado：So if we want something like J.A.R.V.I.S. we need a speech to speech model.”
    • 亮点：以J.A.R.V.I.S.为例，形象地说明了语音到语音模型的应用前景。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极和期待的，参与者们对开源语音到语音转换技术的发展表示乐观。主要分歧点在于技术的成熟度和实际应用效果，部分评论者指出了现有技术的局限性，但普遍认为未来会有更多进展。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源语音到语音转换技术的进一步优化和应用。
  • 潜在影响：对语音交互技术的推动，以及在教育、娱乐、辅助技术等领域的应用扩展。

详细内容：

标题：关于开源语音转语音模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇题为“Where is the open source voice-to-voice?”的帖子引发了广泛关注。该帖提出了关于类似人类音频、能在本地 GPU 运行、可微调且无审查的语音转语音模型的疑问，还猜测或许是数据过于密集导致计算需求过高，以及想象了其在 NSFW 方面的可能性。此帖获得了众多评论和点赞。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人提到了https://github.com/huggingface/speech-to-speech。有人认为单一模型覆盖语音输入和输出存在细微差别丢失的问题，VAD+STT+LLM+TTS 是一种方法，但中间经过纯文本处理，除非有额外的方式来解释情感、犹豫和细微差别，以及能在输出端传递这些的 TTS，否则会显得很平淡。还有人指出这种方式会增加延迟，而如果有语音转语音模型，应该能大大降低延迟。比如在处理讽刺这类情况时，往往只能通过语音语调来辨别，如果在 STT 端没有很好的解决方案并转化为文本传递给 LLM，可能会丢失信息，这时可以给 LLM 添加讽刺标签。但大家也在思考要实现一个足够可靠的语音转语音模型需要多少 VRAM 和算力。 有人表示自己在 MBP M3 上的性能表现很好，也有人表示自己的设备运行速度很慢。 有人提到了 Moshi by KyutAI，但它目前只是作为托管演示，不过据说会发布模型权重以便本地运行。还有人提到了利用 Daily’s Voice SDK 构建的内容。

有人提到了 whisper.cpp talk-llama 示例https://github.com/ggerganov/whisper.cpp/tree/master/examples/talk-llama。

有人分享了 FreeVChttps://github.com/OlaWod/FreeVC，指出其存在的一些局限性，比如本质上只对训练过的声音有效，其他声音效果不佳，且没有活跃开发。

有人认为 Facebook 的“无缝通信”模型支持语音转语音翻译，还有人提到了其他相关的链接和项目。

讨论中的共识在于大家都对开源语音转语音模型充满期待，希望能在未来看到更好的发展和应用。

这场讨论充分展示了大家对语音转语音技术的关注和探索，也揭示了当前技术所面临的挑战和局限。但随着技术的不断进步，相信未来会有更加出色的开源语音转语音模型出现。