“认识AudioGPT：一个连接ChatGPT与音频基础模型的多模态人工智能系统”
Understanding AudioGPT A multimodal AI system connecting ChatGPT with audio-based models.
AI社区现在受到大型语言模型的重大影响，ChatGPT和GPT-4的引入推进了自然语言处理。多亏了丰富的网络文本数据和强大的架构，LLM能够像人类一样阅读、写作和对话。尽管在文本处理和生成方面取得了成功的应用，但在音频模态（音乐、声音和说话头像）方面的成功有限，尽管它具有很大的优势，因为：1）在现实世界的情景中，人们通过口语进行日常交流，并使用口语助手使生活更加便利；2）为了实现人工生成的成功，需要处理音频模态信息。
LLM朝着更复杂的AI系统迈出的关键一步是理解和生成语音、音乐、声音和说话头像。尽管音频模态具有许多优势，但由于以下问题，训练支持音频处理的LLM仍然很困难：1）数据：很少有来源提供真实世界的口语对话，获取人工标记的语音数据是一项昂贵且耗时的操作。此外，与庞大的网络文本数据相比，需要多语言对话语音数据，并且数据量有限。2）计算资源：从头开始训练多模态LLM需要大量的计算资源和时间。
浙江大学、北京大学、卡内基梅隆大学和中国人民大学的研究人员在这项工作中提出了“AudioGPT”，这是一个系统，它在理解和生成口语对话中的音频模态方面表现出色。特别是：
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- 他们使用各种音频基础模型来处理复杂的音频信息，而不是从头开始训练多模态LLM。
- 他们将LLM与输入/输出接口连接起来，用于语音对话，而不是训练口语语言模型。
- 他们使用LLM作为通用接口，使AudioGPT能够解决众多音频理解和生成任务。
从头开始训练将是无用的，因为音频基础模型已经能够理解和生成语音、音乐、声音和说话头像。
使用输入/输出接口、ChatGPT和口语语言，LLM可以通过将语音转换为文本来更有效地进行交流。ChatGPT使用对话引擎和提示管理器来确定用户在处理音频数据时的意图。AudioGPT的过程可以分为四个部分，如图1所示：
• 模态转换：使用输入/输出接口、ChatGPT和口语语言，LLM可以通过将语音转换为文本来更有效地进行交流。
• 任务分析：ChatGPT使用对话引擎和提示管理器来确定用户在处理音频数据时的意图。
• 模型分配：ChatGPT在接收到用于韵律、音色和语言控制的结构化参数后，为理解和生成分配音频基础模型。
• 响应设计：在音频基础模型执行后生成并提供最终答案给用户。
评估多模态LLM在理解人类意图和协调各种基础模型的有效性，正成为一个越来越受关注的研究问题。实验结果表明，AudioGPT可以处理多轮对话中的复杂音频数据，适用于不同的AI应用，包括创建和理解语音、音乐、声音和说话头像。他们在这项研究中描述了AudioGPT一致性、容量和鲁棒性的设计概念和评估过程。
他们建议使用AudioGPT为复杂的音频任务为ChatGPT提供音频基础模型。
这是论文的一个重要贡献之一。将模态转换接口与ChatGPT结合使用，作为一个通用接口，以实现口语交流。他们描述了多模态LLM的设计概念和评估过程，并评估了AudioGPT的一致性、容量和鲁棒性。AudioGPT能够有效地理解和生成多轮对话中的音频，使人们能够以前所未有的简洁性产生丰富多样的音频材料。该代码已在GitHub上开源。
