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本文档介绍 FunAudioLLM，这是一个旨在增强人类与大型语言模型（LLM）之间自然语音交互的框架。其核心是两个创新模型：用于高精度多语种语音识别、情感识别和音频事件检测的 SenseVoice；以及用于多语种、音色和情感控制的自然语音生成的 CosyVoice。SenseVoice 具有极低的延迟并支持超过 50 种语言，而 CosyVoice 在多语种语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆以及指令遵循能力方面表现出色。与 SenseVoice 和 CosyVoice 相关的模型已在 Modelscope 和 Huggingface 上开源，同时相应的训练、推理和微调代码也已在 GitHub 上发布。通过将这些模型与 LLM 集成，FunAudioLLM 能够实现语音翻译、情感语音聊天、交互式播客和富有表现力的有声读物叙述等应用，从而推动语音交互技术的边界。

• GitHub - SenseVoice
• Modelscope - SenseVoice多语言语音理解模型Small

• GitHub - CosyVoice
• Modelscope - CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B

Qwen2.5-Omni是Qwen系列中全新的旗舰级端到端多模态大模型，专为全面的多模式感知设计，无缝处理包括文本、图像、音频和视频在内的各种输入，同时支持流式的文本生成和自然语音合成输出。

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• 全能创新架构：我们提出了一种全新的Thinker-Talker架构，这是一种端到端的多模态模型，旨在支持文本/图像/音频/视频的跨模态理解，同时以流式方式生成文本和自然语音响应。我们提出了一种新的位置编码技术，称为TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE），通过时间轴对齐实现视频与音频输入的精准同步。

• 实时音视频交互：架构旨在支持完全实时交互，支持分块输入和即时输出。

• 自然流畅的语音生成：在语音生成的自然性和稳定性方面超越了许多现有的流式和非流式替代方案。

• 全模态性能优势：在同等规模的单模态模型进行基准测试时，表现出卓越的性能。Qwen2.5-Omni在音频能力上优于类似大小的Qwen2-Audio，并与Qwen2.5-VL-7B保持同等水平。

• 卓越的端到端语音指令跟随能力：Qwen2.5-Omni在端到端语音指令跟随方面表现出与文本输入处理相媲美的效果，在MMLU通用知识理解和GSM8K数学推理等基准测试中表现优异。

git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-3B

该文档详细介绍了 2023年全国行业职业技能竞赛，涵盖了多个技术任务。任务一侧重于语音处理，通过Python代码展示了如何利用腾讯云API进行语音识别和语音合成，包括音频文件的Base64编码转换和请求参数配置，并输出了实际的识别结果。任务二则聚焦于语音模型，阐述了声学模型的初始化、加载预训练模型以及语音识别的整个流程，并提到了模型训练的配置。任务三涉及文本处理，通过requests库抓取网页内容，并利用re、BeautifulSoup和lxml.etree等工具进行网页内容解析和文本提取，同时展示了文本清洗、数据扩充以及使用Stanford CoreNLP进行中文分词、词性标注和命名实体识别。任务四是数据分析与可视化，展示了如何从Excel文件中读取急诊科就诊数据，并计算男女比例、每日就诊人数和各诊室就诊人数，最终通过matplotlib库生成饼状图、柱状图和折线图进行数据可视化。

2023年全国行业职业技能竞赛 第二届全国电子企业职业技能竞赛