继语言模型、图像理解、视频理解、图像生成、视频生成等模型之后，今天，智谱的多模态大模型家族再次加入新成员——GLM-4-Voice（端到端语音模型）。这一成果使得大模型具备了完整的感官系统，实现了机器与人交互的自然与流畅。

GLM-4-Voice 模型具备直接理解和生成中英文语音的能力，能够根据用户指令灵活调整语音的情感、语调、语速及方言等特征，且具有更低的延时，支持实时打断，进一步提升交互体验。

具体来说，GLM-4-Voice具备：

情感表达和情感共鸣：模拟不同的情感和语调，如高兴、悲伤、生气、害怕等情绪，用合适的情绪语气进行回复。传统 TTS 通常在情感表达上比较僵硬，声音缺少起伏和细腻的变化。

调节语速：在同一轮对话中，可以要求 TA 快点说 or 慢点说。

随时打断，灵活输入指令：根据实时的用户指令，调整语音输出的内容、风格和情感，支持更灵活的对话互动。例如，你可以随时打断 TA，让 TA 输出新的内容，更加符合日常对话情境。

多语言、多方言支持：目前 GLM-4-Voice 支持中英文语音以及中国各地方言，尤其擅长粤语、重庆话、北京话等。

目前，我们已将该模型能力同步上线清言 app，这让清言成为国内首个具有端到端高级语音（超拟人语音）能力的大模型产品。

同时，我们也很高兴地宣布，GLM-4-Voice 发布即开源，这也是我们首个开源的端到端多模态模型。

代码仓库：https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice

技术细节

与传统的 ASR + LLM + TTS 的级联方案相比，端到端模型以音频 token 的形式直接建模语音，在一个模型里面同时完成语音的理解和生成，避免了级联方案“语音转文字再转语音” 的中间过程中带来的信息损失，也解锁了更高的能力上限。

图｜GLM-4-Voice 模型架构图

GLM-4-Voice 由三个部分组成：

GLM-4-Voice-Tokenizer: 通过在 Whisper 的 Encoder 部分增加 Vector Quantization 训练，通过在 ASR 数据上有监督训练的方式得到，将连续的语音输入转化为离散的 token，每秒音频转化为 12.5 个离散 token。

GLM-4-Voice-9B: 在 GLM-4-9B 的基础上进行语音模态的预训练和对齐，从而能够理解和生成离散化的语音。

GLM-4-Voice-Decoder: 基于 CosyVoice 的 Flow Matching 模型结构训练的支持流式推理的语音解码器，将离散化的语音 token 转化为连续的语音输出。最少只需要 10 个音频 token 即可开始生成，降低端到端对话延迟。

具体来说，GLM-4-Voice 以离散 token 的方式表示音频，实现了音频的输入和输出的端到端建模。具体来说，我们基于语音识别（ASR）模型以有监督方式训练了音频 Tokenizer，能够在 12.5Hz（12.5 个音频 token）单码表的超低码率下准确保留语义信息，并包含语速，情感等副语言信息。

语音合成方面，我们采用 Flow Matching 模型流式从音频 token 合成音频，最低只需要 10 个 token 合成语音，最大限度降低对话延迟。

预训练方面，为了攻克模型在语音模态下的智商和合成表现力两个难关，我们将 Speech2Speech 任务解耦合为 Speech2Text（根据用户音频做出文本回复）和 Text2Speech（根据文本回复和用户语音合成回复语音）两个任务，并设计两种预训练目标适配这两种任务形式：

Speech2Text：从文本数据中，随机选取文本句子转换为音频 token；

Text2Speech：从音频数据中，随机选取音频句子加入文本 transcription。

图｜GLM-4-Voice 预训练数据构造

GLM-4-Voice 在 GLM-4-9B 的基座模型基础之上，经过了数百万小时音频和数千亿 token 的音频文本交错数据预训练，拥有很强的音频理解和建模能力。为了支持高质量的语音对话，我们设计了一套流式思考架构：输入用户语音，GLM-4-Voice 可以流式交替输出文本和语音两个模态的内容，其中语音模态以文本模态作为参照保证回复内容的高质量，并根据用户的语音指令变化感情需求，在保证智商的情况下仍然具有端到端建模的能力，同时保持低延迟性（最低只需要输出 20 个 token 便可以合成语音）。

更详细的技术报告将在之后公布。