「AudioGPTをご紹介します：ChatGPTとオーディオファウンデーションモデルを結ぶマルチモーダルAIシステム」

Introducing AudioGPT a multimodal AI system connecting ChatGPT and the Audio Foundation model.

AIコミュニティは、大規模言語モデルの影響を受けており、ChatGPTとGPT-4の導入により、自然言語処理が進化しています。広範なウェブテキストデータと堅牢なアーキテクチャのおかげで、LLM（大規模言語モデル）は人間のように読み書きや会話ができます。テキスト処理や生成における成功事例がある一方、音声モダリティ（音楽、音声、トーキングヘッド）の成功は限定的です。以下の理由から、音声モダリティの成功は非常に有利でありながらも制約があります。1）現実のシナリオでは、人々は日常の会話で話される言語を使用してコミュニケーションを取り、生活をより便利にするために音声アシスタントを使用します。2）人工生成の成功を達成するためには、音声モダリティ情報の処理が必要です。

LLMがより高度なAIシステムに向けて進むための重要なステップは、声、音楽、音声、トーキングヘッドの理解と生成です。音声モダリティの利点にもかかわらず、実際の世界での会話を含む実際の音声データを提供するソースは非常に少なく、人間によるラベル付き音声データの取得は費用と時間がかかります。さらに、広範なウェブテキストデータの対に多言語対話音声データが必要であり、データ量が限られています。また、スクラッチからマルチモーダルLLMをトレーニングするためには、計算リソースが要求され、時間がかかります。

この研究では、浙江大学、北京大学、カーネギーメロン大学、中国の北京大学の研究者らが「AudioGPT」というシステムを提案しています。このシステムは、音声対話における音声モダリティの理解と生成に優れた性能を持つように作られています。具体的には以下のような特徴があります。

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1. マルチモーダルLLMをスクラッチからトレーニングする代わりに、さまざまな音声基盤モデルを使用して複雑な音声情報を処理します。
2. 音声対話のための入出力インターフェースをLLMに接続して、音声言語モデルをトレーニングする代わりに使用します。
3. LLMを汎用インターフェースとして使用し、AudioGPTがさまざまな音声理解と生成のタスクを解決できるようにします。

音声基盤モデルは既に音声、音楽、音声、トーキングヘッドを理解し生成できるため、ゼロからトレーニングを開始することは無意味です。

入出力インターフェース、ChatGPT、音声言語を使用することで、LLMは音声をテキストに変換することでより効果的にコミュニケーションすることができます。ChatGPTは会話エンジンとプロンプトマネージャを使用して、音声データの処理時にユーザーの意図を判断します。AudioGPTのプロセスは、図1に示すように4つのパートに分かれます。

• モダリティの変換：入出力インターフェース、ChatGPT、音声言語を使用して、LLMは音声をテキストに変換することでより効果的にコミュニケーションすることができます。

• タスクの分析：ChatGPTは会話エンジンとプロンプトマネージャを使用して、音声データの処理時にユーザーの意図を判断します。

• モデルの割り当て：ChatGPTは、抑揚、音色、言語制御のための構造化引数を受け取った後、音声基盤モデルを理解と生成のために割り当てます。

• 応答の設計：音声基盤モデルの実行後、応答を生成し、ユーザーに最終的な回答を提供します。

マルチモーダルLLMの効果を評価し、さまざまな基盤モデルの協調をオーケストレーションする能力は、ますます人気のある研究課題となっています。実験結果から、AudioGPTは異なるAIアプリケーションのために複雑な音声データをマルチラウンドの対話で処理することができます。この研究では、AudioGPTの一貫性、容量、堅牢性の設計コンセプトと評価手順について説明しています。

彼らは、高度な音声ジョブに対してChatGPTに音声基盤モデルを提供するAudioGPTを提案しています。これは論文の主要な貢献の1つです。音声コミュニケーションを可能にするために、モダリティ変換インターフェースをChatGPTと組み合わせました。この研究では、マルチモーダルLLMの一貫性、容量、堅牢性を評価し、AudioGPTの理解と生成が効果的に行われます。コードはGitHubでオープンソースとして公開されています。

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