Soundwave – 港中文深圳开源的语音理解大模型，高效处理语音任务

语音和文本之间的对齐一直是多模态研究的难题，而多模态模型的崛起更是让“听懂”语音成为AI研究的新热点。香港中文大学（深圳）的研究团队推出了一款名为 Soundwave 的创新模型，以更高效的训练策略和独特架构，挑战传统语音大模型对海量标注数据的依赖。

Soundwave是香港中文大学（深圳）开源的语音理解大模型，专注于语音与文本的智能对齐和理解。通过创新的对齐适配器和压缩适配器技术，有效解决了语音和文本在表示空间上的差异，实现了高效的语音特征压缩，能更好地处理语音任务。

Soundwave的主要功能

• 语音与文本对齐：Soundwave 能将语音信号与文本进行精准对齐，通过设计对齐适配器和压缩适配器，将音频序列转换为大模型能够理解的表示空间，同时动态压缩语音序列长度，与文本匹配。
• 语音翻译：模型在语音翻译任务中表现出色，能将一种语言的语音输入翻译成另一种语言的文本或语音输出。具备高效的对齐能力和强大的语言理解能力。
• 语音问答：Soundwave 支持语音问答功能，用户可以通过语音提问，模型能理解问题并以语音或文本形式回答。
• 语音情绪识别：Soundwave 能识别语音中的情绪信息，通过分析语音的音调、语速、强度等特征，判断说话者的情绪状态（如高兴、悲伤、愤怒等）。
• 多模态交互：模型还支持多模态交互，能结合语音、文本等多种输入形式，提供更丰富的交互体验。

Soundwave的技术原理

• 语音与文本对齐：通过设计对齐适配器（Alignment Adapter）和使用 CTC 损失来实现语音和文本的对齐。对齐适配器包含线性层与单层 Transformer Encoder 层，能将音频序列转换到大模型能够理解的表示空间，确保语音和文本能够在同一表示空间中进行交互。
• 语音特征压缩：在这一阶段，模型通过压缩适配器（Shrinking Adapter）动态压缩语音序列的长度，与文本匹配。首先根据 CTC 预测的峰值选择语义特征，然后基于这些特征从原始序列中查询并收集辅助信息（如副语言信息等），最后将这两类特征融合以实现序列长度的缩减。
• 监督微调：在微调阶段，模型仅调整 LoRA 参数，基于文本和语音指令数据来提升任务处理能力。通过多种问答格式、语音任务和指令格式的学习，模型增强了指令遵循和语音理解能力。

Soundwave的项目地址

• Github仓库：https://github.com/FreedomIntelligence/Soundwave
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/FreedomIntelligence/Soundwave
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.12900

Soundwave的应用场景

• 智能语音助手：Soundwave 可以集成到智能语音助手（如智能家居设备、智能音箱等）中，提供更自然、准确的语音交互体验。用户可以通过语音指令查询信息、控制设备、设置提醒等。
• 语音翻译：Soundwave 对于跨国会议、旅游、在线教育等场景非常有用，能帮助用户跨越语言障碍，实现无障碍交流。
• 语言学习辅助：通过语音翻译和语音问答功能，Soundwave 可以帮助学生练习外语发音、理解语法结构，提升语言学习效果。
• 内容创作：Soundwave 可以用于内容创作领域，例如自动生成视频字幕、音频脚本等。
• 语音病历转录：医生可以通过语音记录病历，Soundwave 能转换为准确的文字记录，节省医生的时间，提高工作效率。