AI用北京话念绕口令！清华、智谱团队打造GLM-4-Voice，更智能、懂情绪，已开源

主要观点总结

智谱在CNCC2024大会上推出了多模态领域的最新成果——端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能够实现人与机器的自然聊天状态交流。该模型可直接理解和生成中英文语音，在情绪感知、情感共鸣、情绪表达、多语言、多方言等方面有突破，且延迟更低。来自清华大学和智谱的研究团队发布了GLM-4-Voice的研究论文，论文详细论述了这一端到端语音模型的核心技术与评估结果。GLM-4-Voice由三部分组成：GLM-4-Voice-Tokenizer、GLM-4-Voice-Decoder和GLM-4-Voice-9B。模型的预训练包括大规模语音-文本联合预训练和监督微调阶段。评估结果显示，GLM-4-Voice在语音语言建模、语音问答等任务上表现卓越，性能超过现有基线模型，并已经开源，有2.4k stars。

关键观点总结

关键观点1: GLM-4-Voice模型的推出

智谱在CNCC2024大会上发布了多模态领域的最新成果——端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能实现人与机器的自然聊天状态交流。

关键观点2: GLM-4-Voice模型的功能与特点

GLM-4-Voice能直接理解和生成中英文语音，在情绪感知、情感共鸣、情绪表达、多语言、多方言等方面有突破，延迟更低。

关键观点3: GLM-4-Voice模型的研究与发布

来自清华大学和智谱的研究团队发布了GLM-4-Voice的研究论文，论文详细论述了这一端到端语音模型的核心技术与评估结果。

关键观点4: GLM-4-Voice模型的组成部分

GLM-4-Voice由三部分组成：GLM-4-Voice-Tokenizer、GLM-4-Voice-Decoder和GLM-4-Voice-9B。

关键观点5: GLM-4-Voice模型的预训练与评估

GLM-4-Voice的预训练包括大规模语音-文本联合预训练和监督微调阶段。评估结果显示，其在语音语言建模、语音问答等任务上表现卓越，性能超过现有基线模型。

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