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CSM - 1B是一个小型的转换模型，可以将文本转换为语音。它独特之处在于具有语境感知能力，能根据对话历史中的先前声波来确定生成音频的风格。它还经过多轮音频对话数据的大量训练（这与书面对话不同，这使得语音助手效果更好）。奥菲斯和CSM - 1B一样，是基于转换模型的TTS模型，基于3B的Llama模型，而CSM - 1B基于1B模型。与CSM不同，奥菲斯的基础模型和微调模型不编码说话者编号，但可以通过微调实现。奥菲斯使用特殊标记如让模型发出非单词声音。莫西是一个基于转换模型的模型，可以实时接收语音并以语音回应，能够检测情绪并且原则上允许说话者重叠。莫西主要基于一个名为Helium的7B参数模型，该模型是从头开始训练的。这三个模型都将声音作为标记处理。莫西和CSM - 1B使用名为Mimi的转换器，奥菲斯使用SNAC标记器。莫西使用具有八个层次结构的Mimi型编解码器，CSM - 1B使用有32个层次结构的Mimi，奥菲斯使用有四个层次结构的SNAC。使用标记处理声音可以使用转换模型自动回归生成声音，但在分层标记化方法中，每秒需要生成很多标记，这存在一些解决办法。这些语音模型与StyleTTS2等方法不同，也与Llama 3.2音频（未发布）或Qwen音频等适配器方法不同。目前这些小（且快）的语音模型如果有更多数据，应该能提供更自然的对话，但在推理方面仍落后于大型模型。目前统一模型在推理方面比纯文本模型弱，理想的模型可能是对文本、声音和图像都使用标记的模型，这样可以进行端到端的训练。

讨论总结

原帖详细介绍了Orpheus、CSM - 1B和Moshi等语音模型，涵盖技术特点、工作原理、与其他语音处理方式的区别以及局限性等。评论者观点多样，有人感谢作者以文字形式提供内容，有人根据自身使用场景（如屏幕阅读器）对模型提出要求，还有人预测新模型Llama - 4的发布将影响现有模型，整体氛围较为积极理性。

主要观点

  1. 👍 Llama - 4在4月29日的LlamaCon25推出且带有原生语音支持时，可能会使文中提到的语音模型相形见绌。
    • 支持理由：Llama - 4可能具备更强大的功能。
    • 反对声音：无（未在评论中体现）
  2. 👍 文字形式比两小时含广告的YouTube视频更适合获取深入知识。
    • 正方观点：文字便于深入了解细节，避免视频广告干扰。
    • 反方观点：无（未在评论中体现）
  3. 🔥 屏幕阅读器等实时应用要求模型在CPU上低延迟运行，相关模型需优化。
    • 正方观点：盲人使用屏幕阅读器等实时应用时，对延迟和CPU运行要求很高。
    • 反方观点：无（未在评论中体现）
  4. 👍 分离组件方法虽可能有更高延迟，但可获得更多控制权。
    • 支持理由：可接入强大系统生成TTS所需文本，单一语音到语音模型难以做到。
    • 反对声音：无（未在评论中体现）
  5. 👍 对原帖作者YouTube视频表示感谢。
    • 支持理由：无（单纯表达感谢）
    • 反对声音：无（未在评论中体现）

金句与有趣评论

  1. “😂 chibop1：When Llama - 4 with native voice support launches at the LlamaCon25 on April 29, it might just eclipse all these models sadly.”
    • 亮点：对未来语音模型发展做出大胆预测。
  2. “🤔 Thanks for providing this discrete text instead of forcing people through a 2 hour continuous YouTube video with ad breaks to learn about these in - depth details.”
    • 亮点：表达了对文字形式获取知识的认可。
  3. “👀 Hi there. While your thoughts are apt for assistant usecases, realtime applications like screen readers (my own usecase since I’m blind) requires double - digit millisecond latency running on a cpu.”
    • 亮点：从自身特殊需求出发，强调模型在特定场景下的要求。
  4. “💡 我真的很喜欢分离组件方法，虽然理论上可能会遭受更高的延迟，但你有更多的控制权，可以插入更强大的LLMs和其他系统来生成TTS随后生成的文本，如果你真的有一个单一的语音到语音模型，这可能会很困难。”
    • 亮点：阐述了分离组件方法的优缺点。
  5. “😊 无（因为评论内容较为简单，没有特别能体现洞见的句子）”
    • 亮点：虽然没有金句，但体现出简单直接的感谢类型评论。

情感分析

总体情感倾向为正面。主要分歧点较少，大多数评论者要么表达感谢，要么从自身需求出发理性探讨模型相关问题。可能的原因是原帖主要是知识科普性质，没有引发较大争议的内容，且评论者大多基于理性探讨技术问题或者单纯表达对作者的感谢。

趋势与预测

  • 新兴话题：Llama - 4的推出对现有语音模型的冲击。
  • 潜在影响：如果Llama - 4真的如预测那样优秀，可能会改变语音模型的市场格局，促使其他模型进一步优化或调整发展方向。

详细内容：

《探索语音模型的奥秘：Reddit 热门讨论解读》

近日，Reddit 上一篇关于语音模型的帖子引起了广泛关注。这篇帖子详细介绍了 Orpheus、Sesame 的 CSM-1B 和 Kyutai 的 Moshi 等语音模型，并引发了热烈讨论。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了这些语音模型的特点、工作原理、相似之处与差异，还涉及到声音如何用令牌表示、使用令牌的优缺点，以及与其他相关方法的比较等内容。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为当 Llama-4 在 LlamaCon25 上推出带有原生语音支持的版本时，可能会超越现有的这些模型。 也有人对作者以离散文本而非冗长的视频来呈现内容表示感谢。 对于实时应用，如屏幕阅读器，有用户指出像 Orphius 这样的模型需要针对 CPU 流媒体进行优化，因为延迟问题至关重要，且当前很多 TTS 模型并不适合这一应用场景。有人分享自己作为盲人，在使用相关模型时的体验。 还有人提出希望能有一个易于使用的用户界面来运行模型，并对模型在不同场景下的表现进行了讨论。

有用户分享道：“我是一位小说读者，使用机械性的 TTS 系统让人难以接受。但对于新闻和常规导航来说还可以。” 有人提供了相关的新闻报道链接：www.example.com/tech-industry-shift，进一步支持了这一观点。

在争议点上，对于不同语音模型在特定应用场景中的适用性存在分歧。有人认为传统的非 LLM 机器人 TTS 在延迟要求极高的情况下更适用，而有人则认为对于虚构内容，对延迟要求不高，可以提前转换整个故事。

讨论中的共识是，目前的小型语音模型在推理方面仍有待加强，而大型模型虽然推理能力强但生成速度慢，不适合实时语音应用。

特别有见地的观点是，有人认为将声音、文本和图像都用令牌表示并进行端到端训练，可能会得到最强大的模型。

总之，Reddit 上关于语音模型的讨论丰富而深入，为我们理解和思考这一领域的发展提供了多元的视角。