在人工智能和自然语言处理领域，语音对话模型一直是研究的热点，也是非常重要的人机交互入口。目前所有的智能对话都需要基于知识语料库，或者LLM大模型加ASR,TTS等基础AI模型对语音语文字进行转化实现模拟人类的语音交互过程，这类方案有个最大的问题延迟非常大，非常影响人机对话体验。也是大多数人机对话产品使用率不高，用户不喜欢和机器对话的原因，而且对话内容不能识别到情感语调的区别。
先看网友发布实测视频，时长00:44
Moshi是由Kyutai Labs开发的一个开源语音对话模型，旨在提供高质量、自然的语音交互体验，可以略过 ASR,TTS 的过程让人类直接对话语音大模型，而且这个过程延迟降低到了不可思议的几百毫秒，我在实际体验的过程中最大的感受是，和面对面交流非常接近，有轻度情绪有情感表现，甚至在聆听的过程中可以快速打断人类的对话。
简单来说，Moshi就像一个聪明的助手，它能同时听到你说的话和自己要说的话，通过快速的音频处理和智能的语言理解，给出自然的回应。它的设计让人机对话变得更加顺畅和真实，仿佛你在和一个真正的朋友交流。
Moshi的源代码托管在GitHub上，可以在https://github.com/kyutai-labs/moshi 找到。
以下是试用地址：
Moshi的主要特点
1. 开源性：Moshi是完全开源的，这意味着研究人员和开发者可以自由地使用、修改和改进这个模型。
2. 高性能：Moshi采用了先进的深度学习技术，能够提供流畅、自然的语音对话体验，几乎感受不到延迟。
3. 可定制性：作为开源项目，Moshi允许用户根据特定需求进行定制和优化。
Moshi的技术原理
Moshi模型同时处理两个音频流：一个对应Moshi自身的语音，另一个对应用户的语音。在实际应用中，用户的音频流来自音频输入，而Moshi的音频流则由模型的输出采样生成。除了这两个音频流，Moshi还预测与自身语音相对应的文本标记，这被称为”内心独白”，大大提高了其生成质量。
1. 双向语音流：
Moshi同时处理两种声音：一种是用户说的话，另一种是机器生成的回应。想象一下你和朋友对话，你说一句话，朋友回应你，Moshi就是在模拟这种对话。
2. 音频处理：
Moshi使用一个叫做Mimi的音频编解码器。这个编解码器可以快速处理声音，几乎没有延迟（大约80毫秒）。这意味着你说话后，机器几乎立刻就能理解并回应你。
3. 内心独白：
在对话过程中，Moshi不仅仅是听用户说的话，它还会预测自己应该说什么。这种预测被称为“内心独白”，就像人类在思考下一句话时的内心活动一样。这使得机器的回应更加自然和流畅。
4. 使用转换器（Transformer）：
Moshi使用了一种叫做“转换器”的技术来理解和生成语言。转换器可以帮助模型理解上下文和时间关系，确保机器的回应是合适的。例如，如果你问“今天天气怎么样？”，机器会理解你在询问天气，而不是其他话题。
Moshi使用两个转换器（Transformer）来处理信息：
1. 一个小型的深度转换器，用于模拟给定时间步长的编码本间依赖关系。
2. 一个大型的、拥有70亿参数的时间转换器，用于模拟时间依赖关系。
理论上，Moshi可以实现160毫秒的延迟（Mimi的80毫秒帧大小加上80毫秒的声学延迟）。在实际应用中，使用L4 GPU可以将整体延迟降低到200毫秒左右。
Moshi的核心是Mimi音频编解码器。它在之前的神经音频编解码器（如SoundStream和EnCodec）基础上进行了改进：
在编码器和解码器中都添加了Transformer。
调整了步幅以匹配12.5 Hz的整体帧率。
使用蒸馏损失，使第一个编码本标记与来自WavLM的自监督表示相匹配。
仅使用对抗性训练损失和特征匹配，显著提高了主观质量。
Moshi的应用前景
Moshi语音对话模型的出现标志着语音交互技术的一个重要进步。它通过低延迟的实时交互、双向语音流处理、内心独白机制等创新，提升了人机对话的自然性和智能性。随着技术的不断发展，Moshi有望在未来的智能设备和应用中发挥更大的作用，推动人机交互的变革。Moshi的出现为实时语音对话系统带来了新的可能性。可以预测到可能在以下领域产生重大影响：
1. 智能助手：提供更自然、响应更快的语音交互体验。
2. 客户服务：实现更高效、更人性化的自动语音客服系统。
3. 语音翻译：支持近乎实时的多语言口译。
4. 教育：开发更智能的语音交互学习系统。
5. 无障碍技术：为听障人士提供更好的语音转文本服务。