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是否有可用的开源语音转换（voice2voice）解决方案？我记得听说过Qwen Audio，有人试过这个东西吗？

讨论总结

原帖寻求开源的voice2voice解决方案，提到Qwen Audio并询问是否有人尝试过。评论者们给出了不同的回应，有推荐即将发布的项目如Sesame和Llama 4，也有人推荐自己的开源项目或者其他语音转换解决方案，同时也存在表示好奇、设置提醒和对原帖概念感到疑惑的情况，整体氛围比较积极地在探讨相关话题。

主要观点

  1. 👍 推荐Sesame，将在一到两周内发布
    • 支持理由：为原帖寻求的开源语音解决方案提供了一个即将可用的选项。
    • 反对声音：无
  2. 👍 Llama 4预计很快发布并能提供语音聊天功能且无需单独LLM
    • 正方观点：给寻求开源语音方案的原帖提供新的选择。
    • 反方观点：无
  3. 👍 若接受分别使用STT、LLM和TTS模型，可使用open - webui
    • 解释：在特定条件下提供了一种当下可行的开源语音相关的使用方式。
  4. 👍 存在支持语音到语音转换的开源项目且可与OpenAI兼容的API模型配合
    • 解释：回应原帖需求，提供了一个开源项目的相关信息。
    • 反对声音：无
  5. 👍 推荐GLM - 9B - Voice为语音转换解决方案
    • 解释：为原帖提供了一种可能的语音转换解决方案。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 There is Sesame which should be release in a week or so (they said 1 - 2 weeks on Feb 28th).”
    • 亮点：明确给出了Sesame的发布时间，信息较为具体。
  2. “🤔 And there is Llama 4 which is also expected to provide voice chat without requiring a separate LLM and should be released soon (my guess is also within 2 weeks).”
    • 亮点：提供了Llama 4的功能和预计发布时间。
  3. “👀 我的开源项目支持语音到语音与任何OpenAI兼容的API模型：https://github.com/KartDriver/mira_converse。”
    • 亮点：直接给出自己开源项目的功能和项目链接。
  4. “😉 GLM-9B-Voice是本地的V2V。”
    • 亮点：简洁推荐GLM - 9B - Voice为本地的语音转换解决方案。
  5. “🤨 what is voice2voice in this context?”
    • 亮点：反映出部分人对原帖概念的疑惑。

情感分析

总体情感倾向为积极，大家主要是在积极回应原帖寻求开源voice2voice解决方案的问题，给出自己的推荐或者分享相关信息。主要分歧点较少，可能是因为大部分评论只是简单提供信息或者表达好奇疑惑，未涉及到争议性很强的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着新的项目如Sesame和Llama 4的即将发布，可能会引发后续关于这些项目实际使用效果、性能等方面的讨论。
  • 潜在影响：如果这些开源语音解决方案成功发布并广泛使用，可能会对语音交互相关领域产生积极影响，例如提供更多的选择、促进技术发展等。

详细内容：

《探索开源语音对语音解决方案的热门讨论》

近日，Reddit 上出现了一个热门帖子，询问是否有可用的开源语音对语音（voice2voice）解决方案。该帖子获得了众多关注，引发了大家的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在多个被提及的方案上。有人指出 Sesame 预计在一两周内发布。还有人提到 Llama 4 也有望很快提供语音聊天功能，且无需单独的语言模型。有人认为如果能接受使用分别的模型来处理语音转文字（STT）、语言模型（LLM）和文字转语音（TTS），那么现在就可以使用 open-webui 搭配多种语言模型。

有人分享道：“我的开源项目支持使用任何与 Open AI 兼容的 API 模型实现语音对语音，链接为：https://github.com/KartDriver/mira_converse 我在本地使用 phi-4。”

有人好奇 Sesame 是否使用 TTS，也有人认为相较于 STT、LLM 和 TTS 的组合，STS 模型更好，比如 ChatGPT 的高级语音让人感觉像在和真人交流。同时，还有人提到 GLM-9B-Voice 是原生的 V2V。

然而，也有人提出疑问，比如“在这个语境中，voice2voice 到底是什么？这场对话在我通常理解的方式下毫无意义。”

核心争议点在于不同模型和方案的优劣以及它们在实际应用中的效果。大家对于 Sesame、Llama 4 等方案的期待各有不同，对于语音对语音技术的理解和需求也存在差异。

总之，这次关于开源语音对语音解决方案的讨论十分热烈，展示了大家对这一前沿技术的关注和探索热情。