在人工智能快速发展的今天，语音技术正在改变我们的生活方式。无论是智能客服、智能家居，还是教育工具，语音理解模型都发挥着重要作用。今天，我们将深入解析由西北工业大学推出的开源语音理解模型——OSUM，探索它如何助力语音识别、情感分析等多任务场景。

一、OSUM是什么？

• OSUM（Open Speech Understanding Model）是由西北工业大学计算机学院音频、语音与语言处理研究组开发的开源语音理解模型。

• 结合Whisper编码器和Qwen2 LLM，支持语音识别（ASR）、语音情感识别（SER）、说话者性别分类（SGC）等多种任务。

• 基于“ASR+X”多任务训练策略，实现高效稳定的训练。

二、OSUM的主要功能

1. 语音识别：支持多种语言和方言，准确将语音转换为文本。

2. 带时间戳的语音识别：输出每个单词或短语的起止时间，便于后续处理。

3. 语音事件检测：识别笑声、咳嗽、背景噪音等特定事件。

4. 语音情感识别：分析高兴、悲伤、愤怒等情感状态。

5. 说话风格识别：区分新闻播报、客服对话、日常口语等风格。

6. 说话者性别和年龄分类：判断性别和年龄范围。

7. 语音转文本聊天：将语音输入转化为自然语言回复，适用于对话系统。

三、OSUM的技术原理

• Speech Encoder：采用Whisper-Medium模型（769M参数），负责将语音信号编码为特征向量。

• Adaptor：包含3层卷积和4层Transformer，用于适配语音特征与语言模型的输入。

• LLM（语言模型）：基于Qwen2-7B-Instruct，通过LoRA微调适应多任务需求。

• 多任务训练策略：

  • ASR+X训练范式：同时训练语音识别和附加任务，提升泛化能力。

  • 自然语言Prompt：通过不同提示引导模型执行任务。

  • 数据处理与训练：约5万小时的多样化语音数据，分为两阶段训练。

四、OSUM的应用场景

1. 智能客服：结合语音识别和情感分析，提供个性化服务。

2. 智能家居：识别语音指令和背景事件，优化交互体验。

3. 教育工具：分析学生语音，提供学习反馈。

4. 心理健康监测：检测语音情绪变化，辅助评估。

5. 多媒体内容创作：自动生成字幕和标签，辅助视频编辑。

五、如何获取和使用OSUM？

• GitHub仓库：https://github.com/ASLP-lab/OSUM

• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.13306v2

• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/OSUM

4. 结论