SpeechGen：用Prompt解锁语音语言模型生成能力( 三 ) _语音

不足与未来方向
语音语言模型和语音生成正处于蓬勃发展的阶段，而我们的框架则提供了一种巧妙地利用强大语言模型进行语音生成的可能性。然而，这个框架仍有一些尚待完善之处，也有许多值得我们深入研究的问题。
与基于文本的语言模型相比，语音语言模型目前还处于发展的初级阶段。虽然我们提出的提示框架能激发语音语言模型做语音生成任务，但并不能达到卓越的性能。不过，随着语音语言模型的不断进步，比如从 GSLM 到 Unit mBART 的大转身，提示的表现有了明显的提升。特别是以前对 GSLM 而言具有挑战性的任务，现在在 Unit mBART 下表现出更好的性能。我们预计未来会出现更多先进的语音语言模型崭露头角。
超越内容信息：当前的语音语言模型并不能完全捕捉到说话者和情感信息，这给当前的语音提示框架在有效处理这些信息方面带来了挑战。为了克服这个限制，我们有一个方法：引入即插即用的模块，专门为框架注入说话者和情感信息。展望未来，我们预计未来的语音语言模型将整合和利用这些内容之外的信息，以提高性能并更好地处理语音生成任务中的说话者和情感相关方面。
提示生成的可能性：对于提示生成，我们有着灵活多变的选择，可以集成各种类型的指示，包括文本和图像指示。想象一下，我们可以训练一个神经网络，让它用图像或文本作为输入，而不是像本文中那样使用训练好的当作提示。这个训练好的网络将成为我们的提示生成器，为框架增添了更多的多样性。这样的方式会让提示生成变得更加有趣和丰富多彩。
结论
在本文中，我们探索了使用提示来解锁语音语言模型在各种生成任务中的性能。我们提出了一个名为的统一框架，该框架仅有约 10M 的可训练参数。我们所提出的框架具有几个令人满意的特性，包括无需文本、多功能性、高效性、可转移性和可负担性。为了展示我们框架的能力，我们以 Unit mBART 为案例研究，并在三个不同的语音生成任务上进行实验：语音翻译、语音修复和语音延续。
当这篇论文提交到 arXiv时，提出了一种更先进的语音语言模型——，它为我们展示了语音语言模型在建模说话人和情感等信息的可能性。这无疑是一个令人兴奋的消息，随着先进语音语言模型的不断提出，我们的统一框架具有巨大的潜力。