mini-GPT4o来了? 能看、能听、会说，还情感丰富的多模态全能助手EMOVA

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本文作者来自香港科技大学、香港大学和华为诺亚方舟实验室等机构。其中第一作者陈铠、苟耘豪、刘智立为香港科~ ( U 6 L X技大学在读博士生，黄润辉为香港大学在读博士生，谭达新为诺亚方舟实验室研究员。

随着 OpenAI GPT-4v b 3 # vo 的发布，大语言模型已经不再局限于文本处理，而是向着全模态智能助手+ ! H :的方向发展。这篇论文提出了 EMOVA（EMoto 0 Tionally Omni-present Voice Assistant），一个能够同时处理图像、文本和语音模态，能看、能听、会说的多模态全能助手，并通i 9 L过情感控制，拥有更加人性化的交流能力。以\ 9 3 = f下，我们将深入了解 EMOVA 的研究背景、模型架构和# } ] d &实验效果。

[详细内容](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4M@ Q r & \jgzMw==&midi q # S +=2650936793&idx=3&K I 4 @sn=55e737d060d80fed7c3f69797403dcf3&chksm=84e7d1a7b39058b1f1f0f53f& g 0 r ` ; X 2d73dbefef7b63c31599e5260f58487bc87c9614be1f8c1179c9d&token=554618254&lang=zh_CN#rd)

论文题目：EMOVA: Empowering Language Models to See, Hear and Speak with Vivid Emotion_ o x b *论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.18042项目网页：https://emova-ollm.githubO X S b.io/研究背景：全模态交互的挑战近年来，多模态大模型P E L 3得到广泛关注，尤其是可以同时处理视觉和语言信息的模型，如 LLaVA [1] 和 Intern-VL [2]，或者语音文本交互的模型，如 Mini-Omni` C s U \ [3]。然而，当前的研究多偏向于双模态组合，要让大语言模型在 “看、听、说” 三个方面同时具备优越表现依然充满3 # – 4 5 V T挑战。传统的解决方案D x { G往往依赖外部语音生成工具，无s a [法实现真正的端到端语音对话。而 EMOVA 的出现填补了这个空U E D C ] &白，在保持图文理解性能不下降的前提下，让模型具备情B n 1 { 6 t J S ~感丰富的语音交流能力，实现了一个全能型、情感丰富、能看能听会说的智能助手。模型架构：情感对话与多模态理解的有效结合EMOVA 的架构如图一所示，它结合了连续的视觉编码器和离散的语音分词器，能够将输T l =入的图像、文本和语音信息进行( w z F Y ~高效处理，并端到端生成文本和带情感的语音输出。以下是其架构的几个关键点：1. 视觉编码器s _ d n t –：采用连续的视觉编码器，捕捉图像的精细视觉特征，保证领先的视觉语言理解性能；2. 语音分词器：采用了语义声学分离的语音分词器: m M Q，将输入的语音分解为语义内容（语音所表达的意思）和声学I F P b n D l风格（语音的情感、音调等）。这种设计将语音输入转化为 “新的语言”，不仅降低了语音模态的合入难度，更为后续个+ = f V 0 p性化语音生成以及情感注入提供了灵活度；3. 情感控制模块：引+ W – 8 X入了一个轻量级的风S v Y z t o ` F格模块，支持对语音情感（如开心f O L 9 U + # o R、悲伤等）、说话人特征（如性别）、语速、音调的控制，在保持语义不变的情况下，根据对话上下文动态调节语音输出的风格，使人机交互更加自然。

对齐k i ( h M方法：开源双模态数据实现全模态对齐

EMOVA 提出了数据高效的全模态对齐，以文本模态作为媒介，通过公开可用的图像文本和语音文本数据进行Q – q & I H全模态训练，而不依赖稀缺的图像 – 文本 – 语音三模态数据。实验发现：

1. 模态间的相互促进：在解耦语义和声学特征的基础上，语音文本数据@ ] }和图像文本不仅不会相互冲突，反而能够互相促进，同时提升模型在视觉语( = [ + D g l _ u言和语音语言任务中的表现；
2. 同时对齐优于顺序对齐：联合对齐图像文本和语音文本数据的效果明显优于顺序对齐（先图像文本对齐，再语音文本对齐，或反之），有效避免“灾难性遗忘”；
3. 全模态能力激发：少量多样化的全模态指令微调数据，可以有效激发模型面对H L W M图像、文本和语音组合指令的响应能力和遵从性。

这种双模态对齐方法利用了文本作为桥梁，避免了全模态图7 8 1 D n C w 6文音训练数据的匮乏问题，并通过联合优化，进一步增强了模型的跨模态能力。

图二：全模态同时对齐提升模型在视觉语言和语音语言任务中的表现

实验效果：性能领先，情感丰富

在多个图像文本、语音文本的基准测试中，EMOVA 展现了优越的性能：

1. 视觉理解任务：EMOW C : N 8 d ? ! gVA 在多个数据集/ f B 9 s D上达到S c E f z了当前的最佳水平，l z r P特别是在复杂的图像理解任务中表现尤为突出R c e H，如在 SEED-Image、OCR Benchh V } P B X [ 等榜单的性能甚至超过了 GPTh 6 M-4o；
2. 语音任务：EMOVA 不仅在语音识别任务上取得最佳性4 9 ( + 6 8 & M能，还能生成情感丰富、自然流畅的语音，展示了其语义声学分离技术和情感控制模块的有效性；

总的来说，EMOVA 是首个能够在保持视觉文本和语音文本性能领先的同时，支持带有情感的语音对话的模型。这使得它不仅可以在多模态理解场景表现出色，还能够根据用户的需求调整情感风格，提升交互体验。

图 3 Eo _ W @ V L }MOVA 在视觉文本和语音文本任务上的性能测试

总结：为 AI 情感交互提供新思路

EMOVA 作为全模态的情感语音助手，可实现端到端的语音、图像– 5 d h ^ 5 * R Q、文本处理。通过创新的语义声学分离L y { p K 1 P C和轻量化的情感控制模+ M t % l 8 D /块，展现出优越的性能。EMOVA 在实际应用和研究前沿都具有巨大潜力，为未来 AI 提供了更加人性化的情感表达新思路。

参考文献：

[1] Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2024). Vi! t A H ( ; W \sual instX q T :ruction tuningP ? ( ? . E ^ :. In NeurIPS.
[2] Chen, Z., Wu, J., et al. (2024). InternVL: Scalif T Ang up vision fox / R $ I ; N !undation models and aligning for generic visual-linguistic tasks. In CVPR.
[3] Xie, Z., & Wu, C. (2024). Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming. arXiv preprin& r 7 Lt arXiv:2408.16725.

以上就是mini-GPT4o来了?r B H F Q J f 能看、能听、会说，M : h R还情感丰富的多模态全能助手EMOVA的详细内容！