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開源AI應(yīng)用平臺OSUM：西北工業(yè)大學(xué)開源的一個語音模型,可支持多種語音處理任務(wù)
OSUM（Open Speech Understanding Model）是是由西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院音頻、語音與語言處理組（ASLP@NPU）提出并開源的一個語音模型，用于支持多種語音處理任務(wù)。
OSUM功能特征：
多任務(wù)支持：
語音識別（ASR）：將語音轉(zhuǎn)換為文本。
帶時間戳的語音識別（SRWT）：識別語音內(nèi)容并標(biāo)注時間信息。
語音事件檢測（VED）：識別語音中的特定事件或動作。
語音情感識別（SER）：分析語音中的情感狀態(tài)。
說話風(fēng)格識別（SSR）：識別說話人的說話方式或語氣。
說話者性別分類（SGC）：根據(jù)語音判斷說話者的性別。
說話者年齡預(yù)測（SAP）：估計(jì)說話者的年齡。
語音轉(zhuǎn)文本聊天（STTC）：將語音對話轉(zhuǎn)換為可讀文本。
模型架構(gòu)：OSUM結(jié)合了Whisper編碼器和Qwen2大語言模型（LLM），使用LORA技術(shù)對LLM進(jìn)行微調(diào)，以實(shí)現(xiàn)高效的多任務(wù)訓(xùn)練。
訓(xùn)練策略：采用ASR+X訓(xùn)練策略，通過同時優(yōu)化自動語音識別（ASR）和次要任務(wù)（X），實(shí)現(xiàn)了高效穩(wěn)定的多任務(wù)訓(xùn)練，減少了資源消耗。
深度理解功能：OSUM模型具備將語音信息轉(zhuǎn)化為文本的能力，同時支持語音中的情感識別，能夠?yàn)橛脩籼峁└又悄芑慕换ンw驗(yàn)。
時間戳支持：在語音識別中，OSUM提供帶時間戳的輸出，便于后續(xù)的處理和分析。
多平臺兼容：支持在不同的計(jì)算平臺上運(yùn)行，包括華為昇騰910B和英偉達(dá)平臺，這增加了其應(yīng)用的靈活性。
OSUM應(yīng)用：
智能助手：在智能家居、虛擬助理中，用于理解和響應(yīng)用戶的語音命令。
情感分析：在客戶服務(wù)、心理健康應(yīng)用中分析用戶情緒，提供個性化服務(wù)。
教育領(lǐng)域：自動評估學(xué)生的口語作業(yè)，提供反饋。
無障礙技術(shù)：幫助聽力障礙者理解語音信息。
市場研究：分析消費(fèi)者反饋中的情感和意見。
語音轉(zhuǎn)錄：在會議記錄、口述文字轉(zhuǎn)換等場合，利用OSUM進(jìn)行高效的語音轉(zhuǎn)錄。
OSUM使用方法：
安裝與導(dǎo)入：用戶可以通過Hugging Face頁面或GitHub項(xiàng)目頁面下載OSUM的代碼和模型權(quán)重，并按照提供的安裝指南進(jìn)行安裝。導(dǎo)入OSUM模型到Python環(huán)境的示例代碼如下：
from osum import OSUM model = OSUM.from_pretrained("ASLP-lab/OSUM")
執(zhí)行任務(wù)：用戶可以使用OSUM模型執(zhí)行各種語音任務(wù)，例如語音識別。以下是一個語音識別任務(wù)的示例代碼：
result = model.transcribe("audio.wav")
print(f"識別結(jié)果：{result}")在使用方法方面，用戶還可以利用預(yù)訓(xùn)練的模型檢查點(diǎn)進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)一步提升模型在特定任務(wù)上的性能。
GitHub：https://github.com/ASLP-lab/OSUM
項(xiàng)止：https://aslp-lab.github.io/OSUM.github.io/
