音频人工智能指南

NVIDIA Riva 和 NeMo 语音

NVIDIA Riva 是一款用于生产语音 AI(ASR、TTS 和翻译)的 GPU 加速 SDK,而 NeMo 是用于训练和微调底层模型的开源工具包。

概述

NVIDIA Riva 是一款用于生产语音 AI(ASR、TTS 和翻译)的 GPU 加速 SDK,而 NeMo 是用于训练和微调底层模型的开源工具包。它们共同帮助开发人员构建在 NVIDIA 硬件上运行的快速、可定制的语音应用程序。

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 位于音频 AI 工作流程中,可转换语音、音乐和声音以实现通信、辅助功能和媒体制作。

深入探讨

NeMo(神经模块)是 NVIDIA 用于构建对话式 AI 的开源 PyTorch 框架。它提供用于自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS) 和自然语言任务的预训练模型,这些模型被组织为可重复使用的“神经模块”,您可以根据自己的数据进行微调。 Riva 是部署方:它将优化的模型打包在流式 gRPC 服务器后面,使用 TensorRT 和 Triton 推理服务器大规模实现低延迟。典型的工作流程在 NeMo 中训练或调整模型,将其导出为 Riva 格式,然后用于实时转录或合成。 Riva 支持带有单词级时间戳、神经 TTS 语音、说话者二值化和多种语言的流式识别,所有这些都经过调整,可在 NVIDIA GPU 上高效运行。

技术洞察

Riva 的速度来自于使用 TensorRT 编译模型并通过 Triton 提供服务,Triton 融合内核、应用混合精度 (FP16/INT8) 并动态批处理并发请求。 Conformer-CTC 或 Parakeet 等 ASR 模型会以小块的形式传输音频,同时保持上下文,在数十毫秒内生成部分转录本。 TTS 管道将声学模型(例如 FastPitch)与神经声码器(例如 HiFi-GAN)配对,以在单个 GPU 上比实时更快地生成波形。

掌握 NVIDIA Riva 和 NeMo 语音

NVIDIA Riva 是一款用于生产语音 AI(ASR、TTS 和翻译)的 GPU 加速 SDK,而 NeMo 是用于训练和微调底层模型的开源工具包。它们共同帮助开发人员构建在 NVIDIA 硬件上运行的快速、可定制的语音应用程序。 NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 位于音频 AI 工作流程中,可转换语音、音乐和声音以实现通信、辅助功能和媒体制作。为了建立深入的理解,请将 NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 视为一种操作模型,而不是单一功能:定义期望的结果,澄清假设,并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。

在实践中,使用 NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 的强大团队将质量、延迟和同意视为部署策略中同等重要的部分。他们记录明确的成功标准,根据实际数据和工作流程进行测试,并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。

它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。与此同时,如果未征得同意,语音滥用和冒充风险就会增加。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来:运行试点、捕获证据、发布决策日志,并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。

战略影响

它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。

它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。

媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。

面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 的未来

NVIDIA 正在推动 Riva 和 NeMo 走向更大、更多语言的基础语音模型,并与基于 LLM 的代理更紧密地集成,以实现端到端语音助手。期待更丰富的定制(单词增强、来自几分钟数据的定制语音)、更好的噪声环境鲁棒性以及跨数据中心 GPU 到 Jetson 等边缘设备的部署。随着 NeMo 与生成模型一起发展,语音识别、翻译和会话推理之间的界限将继续模糊到统一的实时管道中。

现实世界的实施

实时呼叫中心转录和现场代理协助,使用字级时间戳为客户呼叫提供字幕

通过在 NeMo 中对几个小时的录音进行微调 FastPitch,为虚拟助手构建定制品牌的 TTS 声音

在 NVIDIA GPU 上为视频会议或流媒体活动提供实时字幕和语音翻译

使用 NeMo 针对特定领域的医学或法律词汇微调 Conformer ASR 模型,然后通过 Riva 提供服务

实施模式

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 实践

实时呼叫中心转录和现场代理协助使用字级时间戳为客户呼叫提供字幕。

实时呼叫中心转录和现场代理协助,使用字级时间戳为客户呼叫提供字幕。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时,通常会获得更好的结果。

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 实践

通过在 NeMo 中对几个小时的录音进行微调 FastPitch,为虚拟助手构建定制品牌的 TTS 声音。

通过在 NeMo 中对几个小时的录音进行微调 FastPitch,为虚拟助理构建定制品牌 TTS 语音 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时,通常会获得更好的结果。

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 实践

在 NVIDIA GPU 上为视频会议或流媒体活动提供实时字幕和语音翻译。

在 NVIDIA GPU 上进行视频会议或流媒体活动的实时字幕和语音翻译 团队在预先定义质量阈值、针对边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时,通常会获得更好的结果。

NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 实践

使用 NeMo 针对特定领域的医学或法律词汇微调 Conformer ASR 模型,然后通过 Riva 提供服务。

使用 NeMo 针对特定领域的医疗或法律词汇微调 Conformer ASR 模型,然后通过 Riva 团队提供服务。当他们预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时,通常会获得更好的结果。

风险与防护栏

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如果未征得同意,语音滥用和冒充风险就会增加。

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由于口音、方言或嘈杂的环境,准确性可能会下降。

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如果没有明确的标签,合成音频可能会被误认为是真实的语音。

实施路线图

1

获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。

获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

2

测试不同扬声器和背景条件下的质量。

测试不同扬声器和背景条件下的质量。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

3

定义人员必须审查或批准输出的时间。

定义人员必须审查或批准输出的时间。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

4

标记合成音频并保留来源记录以供问责。

标记合成音频并保留来源记录以供问责。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

不断探索