Sistema de interação de voz com reconhecimento de contexto
O principal recurso do csm-mlx que o distingue das ferramentas TTS comuns é seu mecanismo de processamento de contexto de diálogo. O sistema registra o histórico do diálogo por meio da estrutura de dados do objeto Segment, que contém uma tríade de identificadores de locutor, conteúdo de texto e recursos de áudio. Na prática, os desenvolvedores podem criar uma matriz de contexto contendo várias rodadas de diálogo e passá-la para a função de geração, e o modelo gerará automaticamente respostas de voz semanticamente coerentes com base no histórico de interações.
A implementação da tecnologia principal se baseia em três níveis: primeiro, o uso do mecanismo de atenção para capturar dependências de longo alcance; segundo, a distinção de diferentes recursos de fala de caracteres por meio da incorporação de alto-falante; e terceiro, a adoção de um algoritmo dinâmico de previsão de duração de áudio (parâmetro max_audio_length_ms) para garantir uma pausa natural na saída. Os testes mostram que, no cenário de simulação de atendimento ao cliente, a pontuação de coerência da fala com entrada contextual é melhorada em 47% em comparação com a geração de uma única rodada. As aplicações típicas incluem acompanhamento inteligente na educação, serviço de pedidos em várias rodadas para assistentes virtuais e outros cenários que exigem a preservação do estado.
Essa resposta foi extraída do artigocsm-mlx: modelo de geração de fala csm para dispositivos AppleO
