从Voila看语音端到端发展

本文借着Voila[1]顺便聊一下音频端到端（OMNI）的进展，以及个人的一些理解。这玩意儿就是从2024年5月份GPT4o发布后开始逐渐火热起来，尤其是2024年下半年，看看[2]短短的几个月出了多少codec的文章。当时我们也做了一些尝试，没取得什么大的成果，不过倒是验证了蛮多想法。

语音交互

首先，聊聊为什么要做语音交互。借用Voila里的观点，语音交互相比文本有如下优势：

  • 语音自然而然地支持丰富、动态和类似人类的交互。
  • 语音带有丰富的声音线索（如语气、音调变化和节奏）和其他方式无法复制的微妙情感细微差别。

这其实很容易理解，人是社群生物，需要彼此交流，而聊天是最常见、最本能的交流方式。我们可以很容易地通过一个人的语气了解他当时的状态，甚至可以通过讲话方式和风格大致推测对方的性格。语音中除了语言文字，还包含大量丰富的副语言声音，以及其他非语言类声音，拟人、自然、情感丰富的合成语音让AI更加富有情感、更有感染力、更像人。LLM已经很“人”了，语音不也得跟上。

其实早在很多年前，语音就是相当重要的一个方向，之前的AI应用主要就是各种音箱（比如天猫精灵、小度啥的）、各种车载语音助手、AI外呼、有声书等。这两年，随着LLM的不断发展，各类新应用层出不穷，比如数字人直播、语音播客、AI心理咨询、AI面试培训等等；同时，旧应用也在升级换代。语音交互发展越来越快，也变得越来越重要。我在实时语音交互场景下RAG的机遇和挑战 | Yam[3]的分享中就曾提到过，2025年是Agent元年、语音元年，二者的结合——VoiceAgent更是会迎来爆发式增长。

交互方案

我们非常熟悉Pipeline和端到端两种模式，其实还有一种半端到端模式，对比如下：

  • 端到端：语音→模型→语音。
  • Pipeline：语音→ASR→LLM→TTS→语音。
  • 半端到端：语音→SLM（SpeechLM）→TTS→语音。

端到端模式就是咱们常听到的OMNI，来自Hello GPT-4o | OpenAI[4]，最大的特点是：速度快，能够理解输入的语音并据此做出反馈。而Pipeline则是目前大多数情况下的实用方案，只要提到OMNI，大概总会说Pipeline的劣势，比如Voila给出的：

  • 延迟。人类交互为300ms（一般在200-500ms之间）。
  • 语音细微差别的丢失（即副语言，如语气、重音、情感和背景声音）。
  • 反应式、回合制交互无法捕捉到自然、自主语音交互的核心（如反向引导、打断和重叠的语音），导致交互比较机械。虽然可以用VAD检测打断，但缺乏实现自然、动态交互所需的更深入的上下文理解和自主性。

但是至今还没看到哪篇OMNI的研究说Pipeline模式的优势的，这里我随便罗列一下：

  • 灵活。每一部分可以随意根据需要切换模型，比如LLM可以随时切换到最新的模型。
  • 可控。badCase、定制需求非常容易满足，可以随意增加模块，比如审核、RAG等。
  • 更丰富的TTS。独立的TTS系统往往可以支持更加丰富的语音效果。

最关键的是，前面提到的劣势其实完全能够解决或部分缓解。

  • 延迟。我们不考虑其他模块，仅ASR、LLM和TTS，其实也可以把推理时间降到300-500ms左右。
  • 语音细节丢失。ASR的同时可以再并行一个语义理解模型，输出情绪、事件等多种理解信息，还不额外占用时间。
  • 自然交互。可以通过VAD或者自定义的打断检测模块进行识别，加一点工程手段，也可以做到自然流畅的交互。

以上我们已经在实践中做过检验确认。其实OMNI一下子迈的步子有点大，很多基础设施还没跟上，我在实时语音交互场景下RAG的机遇和挑战 | Yam[3]一文中已经提到过了。另外，OpenAI不也在后面推出[5]了Pipeline模式么。完全端到端的方案，谁在实际项目中真正用过谁知道。

其实目前看来比较可行、高效的还是Pipeline，其中最关键的是LLM——我们要尽量复用LLM的能力。现有的端到端模型在理解方面和LLM还有差距，连SLM都不太行。我们知道，LLM最核心的其实是理解，而不是生成，理解是一切的基础。所以，与其期待端到端模型，实际一点还不如期待一下SLM，SLM一般都是以LLM为起点，但同时把“声音理解”做到模型里面，个人觉得更切实际一些。另外还有一个原因，TTS其实是比较庞杂的一个模块，里面涉及到很多内容，但其核心其实就是发声，把它放在端到端模型里面给人感觉比较复杂。

端到端

好了，说回端到端，一个理想中的端到端模型是怎样的？

首先，它依然应该是以LLM为起点的。主要的原因是文本比语音效率高，同一句话100个人用同样的语气说，其特征就有100种，但换成文本特征就1种。要想以LLM的方式训练语音为Token的大模型，真的是事倍功半。因此，LLM为基座，兼容语音和图像模式才是比较务实的做法。

其次，应该支持多轮和上下文，且这些地方都是文本。也就是说，只有当前轮的用户输入是音频，其他均为文本。原因也很简单——文本的信息压缩率最高。从现有研究来看，即便压缩率最高的音频Tokenizer也无法和文本的相提并论。以单码本中文为例，12.5Hz（1秒12个Token）已是极限，一般情况下可能也就5-6个字，对应2-3个文本Token。如果是多码本，那还得成码本数倍数增加。另外，文本也便于支持本轮需要的上下文信息输入，更加符合真实场景。

第三，要支持双工。也就是说，用户和Bot的输出是并行（同时进行）的，只有一方说话时，另一方就体现为静音（听）状态，但其输入是存在的。双工可以做到更自然的交互，既可以“聆听”，也可以“打断”。

最后，应支持Instruct（比如“说快点”、“用四川方言说”、“用温柔的语气说”之类的）或ZeroShot（支持任意音色）的语音输出，或根据对输入内容的理解输出恰当的语音（比如用户听起来比较高兴，则也用开心的语气）。

端到端的模型和相关研究已经有不少了，尤其是2024年下半年，隔几天就一篇，看的人眼花缭乱。不过只记录了部分，感兴趣的读者可以阅读 OMNI论文速览（2024） | Yam[6] 和 OMNI论文速览（2025） | Yam[7]。其中印象最深的就是GLM-4-Voice[8]和Moshi[9]了。

GLM-4-Voice[8]在理解、语音控制、声音效果方面都做得比较好，多轮、问答、指令遵循能力也不错。不过它不支持双工，也不支持音色ZeroShot。另外，推理速度也不错，首音大概1.5秒左右。

Moshi[9]应该是第一个真正能用的端到端双工模型，它的主要问题是架构和训练过程比较复杂。比如Voila这篇论文里提到的，它设计的Inner Monologue 机制需要特定的配置来支持不同的任务，如口语对话、ASR 和 TTS，因此很难使用单个模型来支持所有应用。不过个人觉得Moshi最大的问题是要重训LLM，它是基于字节的，不能复用已有的LLM，这太尴尬了。不过，它的代码写的可太漂亮了，也开源了微调代码，很良心。

Voila关键模块

首先是音频Tokenizer，是我喜欢的多码本，Fish[10]的做法。喜欢多码本有两个原因：

  • 效果好。一般情况下，多码本的语音效果是要优于单码本的。
  • 与LLM解耦，单独用一个Transformer Decoder来生成音频Token，LLM生成文本Token，这对LLM的侵入最小。

不过Voila是统一用新的Decoder生成文本+音频Token，而原始的LLM提供hidden_states，并没有分开解码。由于输入时包含语音，因此就需要语音Token能表示语义。这里的做法和Moshi一样，将音频Token分为语义+声学，第一层关注语义，后面（三）层关注声学，10w小时数据。总的来说，这里的核心就是音频Code必须有语义信息，不然无法和LLM做适配，音频Token需要扩充到原LLM词表。

另一个关键部分是对齐，这里有亮点。

  • 多任务对齐。

    • 包括ASR、TTS和指令遵循任务。全部统一成NTP任务。
    • ASR：<human> audio input <voila> text output <eos>
    • TTS：<human> text input <voila> audio output <eos>
    • 指令跟随：TITO、TIAO、AITO、AIAO。只计算response的损失，带Audio的输出都是交错的。
    • 虽然论文没提，但从这里也可以看出训练至少包括两步：预训练和SFT。

  • 文本-语音交错对齐。

    • 每个有语义的文本单元，对应其音频Token。即严格的一一交错。
    • 亮点：重复文本Token到num_codebook，而非将其叠加到音频Token上。如下图所示。

这种对齐方式统一了文本和语音，更加便于后续处理。而且LLM进去后是取平均，也不影响纯文本输入，有意思的设计。

举几个例子，比如TTS任务，对应的输入如下：

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2
# tts （重复4遍）
<SYSTEM><tts><tts_audio_output><au_tts_ref_start><au_tts_ref><au_tts_ref_end></SYSTEM><|HUMAN|>hello, who are you?<|VOILA|>

其input_ids为：

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tensor([[[136448, 136448, 136448, 136448],
         [136461, 136461, 136461, 136461],
         [136464, 136464, 136464, 136464],
         [136451, 136451, 136451, 136451],
         [136453, 136453, 136453, 136453],
         [136452, 136452, 136452, 136452],
         [136449, 136449, 136449, 136449],
         [136458, 136458, 136458, 136458],
         [ 15339,  15339,  15339,  15339],
         [    11,     11,     11,     11],
         [   889,    889,    889,    889],
         [   527,    527,    527,    527],
         [   499,    499,    499,    499],
         [    30,     30,     30,     30],
         [136459, 136459, 136459, 136459]]], device='cuda:0')

每列是一样的，都可以decode成上面的输入。

再比如ASR，对应的输入如下：

1
2
# asr（4个一组，每个的token不一样）
<SYSTEM><asr><asr_text_output></SYSTEM><|HUMAN|><|1579|><|36|><|36|><|426|><|83|><|VOILA|>

其input_ids为：

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tensor([[[136448, 136448, 136448, 136448],
         [136460, 136460, 136460, 136460],
         [136463, 136463, 136463, 136463],
         [136449, 136449, 136449, 136449],
         [136458, 136458, 136458, 136458],
         [129835, 131132, 133606, 136427],
         [128292, 131083, 134394, 136439],
         [128292, 131083, 133445, 136439],
         [128682, 132000, 133759, 136439],
         [128339, 130363, 134358, 136189]]], device='cuda:5')

每列都不一样，第一列可以decode成上面的输入，其他列的音频Token不一样（多码本）。

当然，aiao的输入看起来和asr差不多，tito的输入则和tts的差不多。如果输出带音频，则可以给一个Reference实现ZeroShot。

最后，受Voila启发，也说一下我自己认为的理想设计：

  • 多码本，其实4码本应该已经足够了，最多8码本。
  • LLM生成语义Token，新的Decoder生成音频Token。
  • 按文本Token粒度交错对应音频。

具体细节就不一一展开了，简单示例如下：

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# 旧
T1  P   P   T2  P
A11 A12 A13 A14 A15
A21 A22 A23 A24 A25
A31 A32 A33 A34 A35
A41 A42 A43 A44 A45

# 新
T1 A12 A13 T2 A14 A15
T1 A22 A23 T2 A24 A25
T1 A32 A33 T2 A34 A35
T1 A42 A43 T2 A44 A45

假设T1为输入，T2为输出，则输入的T1=A+VocabSize，即扩充后的Index，输出的T2就是Text Token。也就是说，只需把语义Token扩充到词表即可，无需扩充声学Token。

Voila核心逻辑

这里从代码实现角度简单介绍Voila的核心（推理）逻辑。

音频4个码本都扩充进词表，而不是只有语义部分。因为它是用一个Decoder解码文本+语音Token。

重点是文本的Token也扩充到音频的码本大小维度，前面已经提到过了，输入大概是这样的：

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T1 T2 T3 A11 A12 A13 A14 A15
T1 T2 T3 A21 A22 A23 A24 A25
T1 T2 T3 A31 A32 A33 A34 A35
T1 T2 T3 A41 A42 A43 A44 A45

当然，实际是交错的，一个Text Token对应多个音频Token。

支持 aiao、tito，asr和tts，a是Audio，t是Text。主要是输入，需要区分带音频和不带音频的情况（因为要做拼接处理），输出就交给模型了。

所以无论是哪种类型的输入，输入大小为：(B, L, num_codebooks)，然后进来后需要Embedding：

1
2
inputs_embeds = self.model.embed_tokens(input_ids)
inputs_embeds = inputs_embeds.mean(dim=2)

这一步，input_ids里面不管是文本+语音，还是单模态，这里都取了平均。如果是纯文本，那等价于输入还是一维；如果是音频，那就是num_codebooks个码本上对应的Embedding取平均。

接下来进去的是LLM，其实可以把音频的Embedding平均看成是对应的文本Embedding，这里的Embedding一般是用Whisper之类的模型，论文直接用简单的Lookup Embedding。当然，它还有一个alpha版本，就是除了Embedding，还加上了音频的（语义）特征，其实就是Word2Vec的特征抽取器。如下所示：

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4
audio_embeds = self.feature_extractor(audio_datas)
audio_embeds = self.audio_feature_extractor_adapter(audio_embeds)
audio_embeds = audio_embeds * audio_data_masks[..., None]
inputs_embeds = inputs_embeds + audio_embeds

不过个人对此Adapter类做法无感，这不就等于做了一次ASR么……

LLM输出的大小是(B, L, hidden_dim)，生成时，L=1。这个输入会传给音频Decoder，这个是Fish的实现逻辑。简单来说，对每个输入，生成num_codebooks个音频Token，大小为：(B, 1, num_codebooks)，当然所有生成的结果就是(B, L, num_codebooks)。

这个生成的结果是文本和语音是相互交错的，大概长这样：

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[[128390, 131874, 134240, 136020],
 [128275, 130385, 134185, 134783],
 [128824, 131992, 133185, 134557],
 [88126, 88126, 88126, 88126],      # 文本Token
 [128489, 131577, 133445, 136322],
 [128489, 130591, 134195, 136442],
 [128489, 131618, 134195, 136267],
 [128489, 132082, 133445, 136322],
 [128489, 131267, 134195, 136322],
 [128489, 131267, 134195, 134815],
 [128489, 131267, 134195, 136277],
 [128489, 131267, 134195, 136277],
 [128489, 131515, 134195, 136267],
 [128489, 131515, 134195, 136267],
 [128489, 131515, 134195, 136322],
 [130211, 131598, 133064, 136267],
 [130211, 131598, 133064, 134815],
 [129290, 131598, 132710, 136437],
 [128952, 131547, 132710, 136437],
 ...
 [108263, 108263, 108263, 108263],  # 文本Token
 [23897, 23897, 23897, 23897],      # 文本Token
 [128326, 130360, 133944, 136072],
 [129191, 131492, 133307, 134471],
 [129860, 132007, 134042, 135953],
 [129948, 130914, 132716, 136308],
 [128618, 130623, 134053, 136407],
 [128618, 131274, 134053, 134997],
 [128576, 130527, 133630, 135565],
 [128440, 130484, 133625, 135444],

后面这同时2个Token其实是一个中文的词语，我们把这3个字解码出来就是：

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tokenizer.decode([88126, 108263, 23897]) == "您 可以"

中间的108263就是” 可“（注意带空格的），说明模型训练时中文语料是分词了的。

还有一个是参考音频的问题，这里做法比较简单，直接通过另一个模型获取Embedding，然后padding后加到inputs_embeds上。注意，这里只有第一次带上下文输入时才会加，逐Token时就不加了。

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ref_embs = self.ref_emb_linear(ref_embs.to(self.ref_emb_linear.weight.dtype))
ref_embs = ref_embs * ref_embs_mask.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
# (padding_left,padding_right,padding_top,padding_bottom,padding_front,padding_back)
padding = (0, 0, 4, inputs_embeds.shape[1] - 5, 0, 0)
ref_embs = torch.nn.functional.pad(ref_embs, padding, mode="constant", value=0.0)
inputs_embeds = inputs_embeds + ref_embs

# _prepare_inputs_for_generation method
if inputs_embeds is not None and (past_key_values is None or past_key_values.get_seq_length() <= 0):
    model_inputs = {"inputs_embeds": inputs_embeds, "ref_embs": ref_embs, "ref_embs_mask": ref_embs_mask}
else:
    model_inputs = {"input_ids": input_ids, "ref_embs": None}

这意味着你可以在输入时ZeroShot一个音色，这一模式适用于chat、双工、TTS等。

小结

本文通过Voila[11]介绍了OMNI相关的进展和个人看法，总的来说，这篇论文的设计还是比较有意思的，而且也不复杂。OMNI目前虽然可能不太好应用在真实场景下，但作为一个前沿方向还是非常不错的，看着这么多五花八门的设计也是大开眼界。另外，本文开头也说了，2025年是Agent、语音元年，VoiceAgent类产品已经冒出来很多了，接下来只会更加火热，个人还是比较看好这个方向，值得期待。

References

[1] Voila: https://github.com/maitrix-org/Voila
[2] 看看: https://github.com/ga642381/speech-trident?tab=readme-ov-file#trident-speechaudio-codec-models
[3] 实时语音交互场景下RAG的机遇和挑战 | Yam: https://yam.gift/2025/01/05/MM/2025-01-05-RAG-and-Voice-Agent/
[4] Hello GPT-4o | OpenAI: https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
[5] 推出: https://platform.openai.com/docs/guides/voice-agents
[6] OMNI论文速览（2024） | Yam: https://yam.gift/2024/12/31/Paper/MM/2024-12-31-OMNI-Papers-2024/
[7] OMNI论文速览（2025） | Yam: https://yam.gift/2025/03/08/Paper/MM/2025-03-08-OMNI-Papers-2025/
[8] GLM-4-Voice: https://arxiv.org/abs/2412.02612
[9] Moshi: https://arxiv.org/abs/2410.00037
[10] Fish: https://github.com/fishaudio/fish-speech
[11] Voila: https://arxiv.org/abs/2505.02707