OSUM是什么?一文让你看懂OSUM的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

OSUM概述简介

OSUM(Open Speech Understanding Model)是西北工业大学计算机学院音频、语音与语言处理研究组推出的开源语音理解模型。OSUM结合Whisper编码器和Qwen2 LLM,支持语音识别(ASR)、语音情感识别(SER)、说话者性别分类(SGC)等多种语音任务。OSUM基于“ASR+X”多任务训练策略,用模态对齐和目标任务的优化,实现高效稳定的训练。OSUM用约5万小时的多样化语音数据进行训练,性能在多项任务中表现优异,在中文ASR和多任务泛化能力上表现出色。

OSUM的功能特色

语音识别:将语音转换为文本,支持多种语言和方言。

带时间戳的语音识别:在识别语音内容的同时,输出每个单词或短语的起止时间。

语音事件检测:识别语音中的特定事件(如笑声、咳嗽、背景噪音等)。

语音情感识别:分析语音中的情感状态(如高兴、悲伤、愤怒等)。

说话风格识别:识别说话者的风格(如新闻播报、客服对话、日常口语等)。

说话者性别分类:判断说话者的性别(男性或女性)。

说话者年龄预测:预测说话者的年龄范围(如儿童、成年人、老年人)。

语音转文本聊天:将语音输入转化为自然语言回复,用在对话系统。

OSUM的技术原理

Speech Encoder:用Whisper-Medium模型(769M参数),负责将语音信号编码为特征向量。

Adaptor:包含3层卷积和4层Transformer,用在适配语音特征与语言大模型的输入。

LLM(语言大模型):基于Qwen2-7B-Instruct,用LoRA(Low-Rank Adaptation)微调,适应多任务需求。

多任务训练策略:

ASR+X训练范式:同时训练语音识别(ASR)任务和一个附加任务(如SER、SGC等)。基于共享特征和优化目标,提升模型的泛化能力和稳定性。

自然语言Prompt:基于为LLM提供不同的自然语言提示(Prompt),引导模型执行不同的任务。

数据处理与训练:约5万小时的多样化语音数据进行多任务训练,数据集包括开源数据和内部处理数据。训练分为两个阶段:首先对Whisper模型进行多任务微调,然后与LLM结合,进行进一步的监督训练。

OSUM项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/ASLP-lab/OSUM

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.13306v2

在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/OSUM

OSUM能做什么?

智能客服:基于语音识别和情感分析,自动理解客户需求并提供个性化服务。

智能家居:识别语音指令和背景事件,优化语音交互体验。

教育工具:分析学生语音,提供个性化学习反馈。

心理健康监测:检测语音中的情绪变化,辅助心理健康评估。

多媒体内容创作:自动生成字幕和标签,辅助视频编辑。

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