【多模态大模型】阶跃星辰放大招Step-Audio：统一语音理解与生成的智能语音交互模型
引言：通往通用人工智能的语音交互之路
人工智能的终极目标之一，是创造出能够像人类一样，通过自然语言进行交流的智能体。语音，作为人类最自然、最便捷的交流方式，自然也成为了人机交互的重要桥梁。近年来，随着深度学习技术的不断发展，我们在语音识别、语音合成等领域取得了显著的进展。然而，要实现真正意义上的智能语音交互，我们仍然面临着诸多挑战。
现有的开源语音交互模型，通常存在以下几个问题：
- 理解与生成分离：传统的语音交互系统，通常采用“语音识别（ASR）- 自然语言理解（NLU）- 对话管理（DM）- 自然语言生成（NLG）- 语音合成（TTS）”的级联式架构。这种架构不仅流程复杂、容易产生错误累积，而且难以实现端到端的优化。
- 数据获取困难：高质量的语音数据，尤其是多语种、多方言、多风格的语音数据，往往需要耗费大量的人力和财力进行标注。这限制了模型的泛化能力和应用场景。
- 精细控制不足