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LSLM
LSLM
LSLM主要面向需要高级人机交互的企业和开发者，特别是那些希望提升其对话系统自然度和实时响应能力的公司。例如，智能助手、客服机器人和虚拟个人助理等领域。
聊天机器人语音识别#人工智能#语音识别#自然语言处理#人机交互普通产品商用
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简介
Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人机交互自然度的人工智能对话模型。它通过全双工建模(FDM)技术，实现了在说话时同时监听的能力，增强了实时交互性，尤其是在生成内容不满意时能够被打断和实时响应。LSLM采用了基于token的解码器仅TTS进行语音生成，以及流式自监督学习(SSL)编码器进行实时音频输入，通过三种融合策略（早期融合、中期融合和晚期融合）探索最佳交互平衡。
截图
产品特色
支持全双工对话，即在说话时也能监听。
使用基于token的解码器仅TTS技术生成语音。
采用流式自监督学习(SSL)编码器处理实时音频输入。
通过早期融合、中期融合和晚期融合策略优化交互。
在命令式和语音式FDM场景下测试模型的双工通信能力。
对现有系统影响最小，易于集成到现有对话系统中。
使用教程
步骤1: 集成LSLM模型到现有的对话系统中。
步骤2: 配置模型参数，包括融合策略和交互设置。
步骤3: 训练模型以适应特定的对话场景和用户指令。
步骤4: 测试模型在不同噪声条件下的双工通信能力。
步骤5: 根据测试结果调整模型参数，优化交互体验。
步骤6: 将优化后的模型部署到生产环境中，开始实时交互。
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