SOTA水准的Qwen2家族又迎来了新成员！

阿里云发布并开源语音模型Qwen2-Audio。

GitHub：

https://github.com/QwenLM/Qwen2-Audio

论文：

https://arxiv.org/pdf/2407.10759

作为大规模的音频-语言模型，Qwen2-Audio能够接受各种音频信号输入，并执行音频分析或根据语音指令直接进行文字响应。

很妙的是，在Qwen2-Audio支持的语音聊天（但没有音频输出）和音频分析这两种交互模式之间，模型可以自主判断，并在这两种模式之间智能地切换，无需系统提示。

同样让人惊喜的是，Qwen2-Audio模型具备分析音频情绪的能力。当用户对模型说，自己马上就要考试，总是睡不着觉的时候。Qwen2-Audio会识别用户的焦虑情绪，并给予可行的建议。

Qwen2-Audio的两种模式：音频分析和语音聊天

Qwen2-Audio支持两种截然不同的模式：音频分析和语音聊天。

这两种模式通过其功能区分，但模型会自动判断，用户无需感知和进行提示。

在音频分析模式中，用户可以利用Qwen2-Audio分析各种类型的音频，包括语音、声音、音乐或各种混合音频形式。命令可以通过音频或文本发出，Qwen2-Audio将自动识别音频中的命令部分。

如下图所示，Qwen2-Audio相应用户语音发出的翻译命令，通过文字相应完成了该任务。

而在语音聊天模式中，用户可以与Qwen2-Audio进行交互，就像它是一个会话代理一样，进行不受限制的对话。

音频交互是可用的，用户可以随时选择切换到文本交互。例如，如果用户输入一个音频片段，其中初始部分是敲击键盘的声音，随后用户用口语问“这是什么声音？”，Qwen2-Audio预计将直接回应“这是键盘的声音。”

即使在较为嘈杂的环境，例如用户一边听歌，一边发出指令，让模型提取出歌词内容。Qwen2-Audio也能有较好的表现。

从论文中看，Qwen2-Audio在没有特定任务微调的情况下，超越了之前的大型音频-语言模型（LALMs），涵盖了多种任务。

Qwen2-Audio是如何炼成的？

与Qwen-Audio不同的是，Qwen2-Audio的音频编码器基于Whisperlarge-v3模型初始化，负责将音频信号转换为模型可以理解的表示。

Qwen2-Audio使用了Qwen-7B作为其基础组件，模型总参数量为82亿。

在训练素材上，Qwen2-Audio使用了多个数据集。

在对音频数据进行预处理的阶段，音频被重新采样到16 kHz的频率，使用25ms的窗口大小和10ms的跳跃大小将原始波形转换为128通道的mel-频谱图。

此外，还加入了一个步幅为2的池化层，以减少音频表示的长度。最终，编码器输出的每一帧近似对应于原始音频信号的40 ms段。

整个Qwen2-Audio分为三个阶段：

• 第一阶段：多任务预训练，使用自然语言提示和大规模数据集进行预训练。

• 第二阶段：监督微调，通过高质量的SFT数据集进行微调，提高模型对人类指令的理解和响应能力。

• 第三阶段：直接偏好优化，通过DPO进一步优化模型，使其输出更符合人类的偏好。

写在最后

Qwen2-Audio虽然很优秀，但遗憾在没有涉及语音输出。而无论是语音助手、情感陪伴还是更远的具身智能，都迫切需要点亮这棵技能树。

Sora的横空出世，已经肉眼可见地催熟了文生视频的模型技术。

下一个值得关注的模态，似乎正瞄准了GPT-4o，瞄准了语音交互。

根据专家预测，AI语音交互技术将在今年年底发展到基本成熟。

快手凭借可灵获得了一片叫好，那么，语音界令我们惊艳的国产模型，又将花落谁家？

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