原贴链接

无内容，仅提供了一个GitHub链接：https://github.com/farshed/sage

讨论总结

该讨论围绕开源语音聊天项目Sage展开，有对其运行环境如VRAM需求、是否能在CPU上运行等的探讨，也有用户表达对开源语音领域现状的看法，整体上大多数用户对Sage项目持积极态度。

主要观点

  1. 👍 Sage运行时4GB的VRAM足够。
    • 支持理由：felixatwood称转录是最耗内存步骤且占用不到2GB。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 开源空间语音相关模型和工具严重缺乏。
    • 正方观点：ai - christianson指出目前现状。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望有用于孩子英语会话提升的Windows语音聊天应用。
    • 解释：SquashFront1303表达需求。
  4. 💡 仅靠CPU运行自托管模型难以实现低延迟语音聊天。
    • 解释：felixatwood指出语音识别计算量大会导致输入输出延迟大。
  5. 💡 对Sage项目感兴趣并关注显存要求和是否能输出文本。
    • 解释：Cyclonis123提出相关问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 felixatwood: Here’s a demo of it running locally on an M1 Macbook Pro: https://youtu.be/aAl0SuJVm4g”
    • 亮点：直观展示Sage在M1 Macbook Pro上的本地运行情况。
  2. “🤔 There’s currently a severe lack of voice - related models and tools in the open source space.”
    • 亮点：指出开源语音领域模型和工具匮乏的现状。
  3. “👀 I wish if there exists a voice chat windows app which can be installed easily and works on CPU needed just for improving English conversation for kids”
    • 亮点：表达了对特定Windows语音聊天应用的需求。
  4. “😎 我原以为这已经存在很久了，谢谢。”
    • 亮点：反映出对Sage项目的意外和感谢。
  5. “👍 如果用户可以指定api网址就更好了，因为我要在本地网络的另一台机器上运行ollama。”
    • 亮点：提出对Sage项目功能上的建议。

情感分析

总体情感倾向为积极，主要分歧点较少。大多数用户对Sage项目要么表达直接的积极态度，要么在技术探讨中没有表现出反对情绪。可能的原因是项目本身具有创新性且填补了开源语音聊天领域的部分空白，满足了用户的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于在本地网络中指定API网址运行相关应用的改进。
  • 潜在影响：可能会推动开源语音聊天项目在功能完善和用户体验提升方面的发展，对相关的开源语音技术应用起到促进作用。

详细内容：

标题：《Sage：开源语音聊天与LLMs引发热议》

最近，Reddit 上一个关于“Sage: Open-source voice chat with LLMs”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了项目的链接[https://github.com/farshed/sage]，收获了众多点赞和评论。

帖子引发的讨论方向主要集中在技术细节、应用场景以及模型的性能等方面。比如，有人展示了其在 M1 Macbook Pro 上运行的本地演示[https://youtu.be/aAl0SuJVm4g]。文章将要探讨的核心问题是围绕开源语音聊天模型的实用性、资源需求以及与现有技术的比较。

在讨论中，主要观点呈现多样化。有人认为在开源领域目前语音相关的模型和工具严重缺乏，像 XTTSv2 这类模型计算强度大，尚未在日常开源工具中广泛应用。有人指出 4GB 的 VRAM 应该就足够了，转录是内存消耗最大的步骤，但也不到 2GB。还有人提到正在使用 Kokoro 进行项目开发，它非常轻量且推断速度快[https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro - 82M]。

关于模型版本，有人表示看到使用的是 Kokoro 的 0.19 版本，而 1.0 版本已经发布。有人好奇如何将 Kokoro 集成到像 LM studio 中，以便在聊天窗口输入内容时能使用 Kokoro 进行语音交流。也有人希望能有一款易于安装且在 CPU 上运行的语音聊天 Windows 应用，用于提升孩子的英语对话能力，但有人回应目前对于自托管模型在仅依靠 CPU 运行时，由于语音识别计算强度大，输入和输出之间的延迟会很大。不过也有人认为利用 Web Speech API 和 JavaScript 可以实现几乎零延迟，并且在 Android 上通过 Termux 开发也是可行的。还有人询问 VRAM 需求以及是否能同时输出文本等问题。

讨论中的共识在于大家都对这个开源项目表现出了兴趣，认为它具有一定的创新性和潜在价值。特别有见地的观点如对于不同技术方案在性能和可行性方面的深入分析，丰富了讨论内容，让人们对开源语音聊天领域有了更全面的认识。