当前位置： 首页 > news >正文 哪个网站可以找题目给小孩做网络游戏开发平台 news 2025/10/30 9:20:39 哪个网站可以找题目给小孩做,网络游戏开发平台,网站域名区别吗,wordpress仿模板随着人工智能技术的不断进步#xff0c;音频语言模型#xff08;Audio-Language Models#xff09;在人机交互领域变得越来越重要。然而#xff0c;由于缺乏能够处理多样化音频类型和任务的预训练模型#xff0c;该领域的进展受到了限制。为了克服这一挑战#xff0c;研究…随着人工智能技术的不断进步音频语言模型Audio-Language Models在人机交互领域变得越来越重要。然而由于缺乏能够处理多样化音频类型和任务的预训练模型该领域的进展受到了限制。为了克服这一挑战研究者们开发了Qwen-Audio模型这是一个能够覆盖超过30种任务和各种音频类型的统一大规模音语预训练模型。 Qwen-Audio模型介绍 Qwen-Audio模型通过扩展Qwen-7B语言模型连接单一音频编码器有效地感知音频信号。与以往主要处理特定音频类型如人类语音或专注于特定任务如语音识别和字幕生成的模型不同Qwen-Audio在多任务学习框架中进行了扩展涵盖了多种语言和音频类型以促进通用音频理解能力的发展。 模型架构 Qwen-Audio模型的核心架构包括一个音频编码器和一个大语言模型LLM。音频编码器基于Whisper-large-v2模型初始化能够处理各种类型的音频如人类语音、自然声音、音乐和歌曲。该编码器将原始音频波形转换为80通道的melspectrogram并通过池化层降低音频表示的长度使得编码器输出的每一帧大约对应原始音频信号的40毫秒段。 大型语言模型部分则初始化自Qwen-7B模型这是一个包含7.7亿参数的32层Transformer解码器模型。Qwen-Audio的训练目标是最大化给定音频表示和之前文本序列的下一个文本标记概率。 多任务学习框架 为了在多任务学习中有效地训练Qwen-Audio研究者提出了一个多任务训练格式框架。该框架通过一系列层次化标签来指导解码器包括转录标签、音频语言标签、任务标签、文本语言标签、时间戳标签和输出指令。这样的设计不仅促进了类似任务之间的知识共享还通过区分不同任务和输出格式来避免模型的多对一映射问题。 实验结果 Qwen-Audio在不需要任何任务特定微调的情况下在多个基准测试任务上取得了令人印象深刻的性能超越了其同类模型。特别是在Aishell1、cochlscene、ClothoAQA和VocalSound测试集上Qwen-Audio实现了最先进的性能。 实验设置 研究者们对Qwen-Audio进行了多任务预训练并在随后的监督微调阶段创建了Qwen-Audio-Chat模型。 基准测试任务 Qwen-Audio在多个基准测试任务上进行了评估这些任务包括自动语音识别ASR、语音到文本翻译S2TT、自动音频字幕生成AAC、声学场景分类ASC、语音情感识别SER、音频问答AQA、声乐声音分类VSC和音乐音符分析MNA。 实验结果 Qwen-Audio在没有进行任何任务特定微调的情况下就在多个任务上取得了优异的性能。具体来说Qwen-Audio在以下测试集上实现了最先进的性能 Aishell1这是一个中文普通话的自动语音识别数据集Qwen-Audio在开发和测试集上均取得了最低的词错误率WER。cochlscene声学场景分类任务的数据集Qwen-Audio在测试集上达到了最高的准确率ACC。ClothoAQA一个音频问答任务的数据集Qwen-Audio在测试集上展现了最高的准确率。VocalSound声乐声音分类任务的数据集Qwen-Audio同样在测试集上取得了最高的准确率。 性能对比 Qwen-Audio的性能不仅在上述提到的数据集上超越了其他模型而且在其他多个任务和数据集上也展现了强劲的性能这证明了其通用音频理解能力的广泛性和有效性。 Qwen-Audio-Chat 基于Qwen-Audio的能力研究者进一步开发了Qwen-Audio-Chat它允许来自各种音频和文本输入的输入支持多轮对话并支持各种以音频为中心的场景。Qwen-Audio-Chat 的目标是创建一个能够理解音频和文本输入、并支持多轮对话的模型。该模型旨在模拟人类对话的方式能够根据用户的指令进行有效的互动。 指令微调过程 Qwen-Audio-Chat 的开发涉及到使用指令微调技术这是在多任务预训练的基础上进行的。具体来说研究者们手动创建了每个任务的示例包括原始文本标签、问题和答案。利用 GPT-3.5 生成基于提供文本标签的更多问题和答案以增强模型的对话能力。 数据集构建 为了有效地训练 Qwen-Audio-Chat研究者们构建了一个包含音频对话数据的数据集。这个数据集通过手动注释、模型生成和策略串联来创建帮助模型整合推理、故事生成和多图像理解能力。 多音频输入处理 Qwen-Audio-Chat 能够处理多音频对话和多个音频输入为此引入了使用 Audio id: 标记不同音频的约定其中 id 对应于音频输入对话的顺序。 对话格式 在对话格式方面Qwen-Audio-Chat 使用 ChatML 格式构建指令调优数据集。在这种格式中每个交互的语句都标记有特殊的开始和结束标记例如 im_start 和 im_end以便于对话的终止。 结论 Qwen-Audio系列模型展示了作为通用音频理解模型的潜力。通过大规模的端到端训练Qwen-Audio成功地弥合了音频和文本模态之间的差距并在多种任务上展现了卓越的性能。 [1]论文链接https://arxiv.org/pdf/2311.07919.pdf[2]开源代码https://github.com/QwenLM/Qwen-Audio 文章转载自： http://www.morning.rcyrm.cn.gov.cn.rcyrm.cn http://www.morning.tqygx.cn.gov.cn.tqygx.cn http://www.morning.pznhn.cn.gov.cn.pznhn.cn http://www.morning.zxhhy.cn.gov.cn.zxhhy.cn http://www.morning.qfnrx.cn.gov.cn.qfnrx.cn http://www.morning.xqgfy.cn.gov.cn.xqgfy.cn http://www.morning.yqzyp.cn.gov.cn.yqzyp.cn http://www.morning.ckfyp.cn.gov.cn.ckfyp.cn http://www.morning.nspzy.cn.gov.cn.nspzy.cn http://www.morning.qqrqb.cn.gov.cn.qqrqb.cn http://www.morning.dfkmz.cn.gov.cn.dfkmz.cn http://www.morning.gyqnp.cn.gov.cn.gyqnp.cn 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