Speech-Copilot: Leveraging Large Language Models for Speech Processing via Task Decomposition, Modularization, and Program Generation

📄 arXiv: 2407.09886v2 📥 PDF

作者: Chun-Yi Kuan, Chih-Kai Yang, Wei-Ping Huang, Ke-Han Lu, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2024-07-13 (更新: 2024-09-23)

备注: Accepted to SLT 2024

💡 一句话要点

Speech-Copilot：利用大语言模型，通过任务分解、模块化和程序生成实现语音处理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音处理 大语言模型 任务分解 程序生成 模块化 指令驱动 Dynamic-SUPERB

📋 核心要点

  1. 现有端到端语音处理方法依赖大量数据训练，缺乏灵活性，难以适应新的指令和任务。
  2. Speech-Copilot通过任务分解、模块化和程序生成，利用大语言模型构建灵活的语音处理工具集。
  3. 该方法在Dynamic-SUPERB基准测试中取得了领先性能，验证了其在多样化语音处理任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Speech-Copilot的模块化框架，用于面向指令的语音处理任务，旨在最大限度地减少人工构建工具集的工作量。与使用大型音频-语言模型的端到端方法不同，Speech-Copilot通过分析预先收集的任务指令并将任务分解为可管理的子任务来构建特定于语音处理的工具集。它采用了一个基于大型语言模型的灵活代理，通过程序生成来执行任务。我们的方法在Dynamic-SUPERB基准测试中取得了最先进的性能，证明了其在各种语音处理任务中的有效性。主要贡献包括：1) 开发了一种用于构建特定于语音处理的工具集的创新框架；2) 建立了一个基于大型语言模型的高性能代理；3) 为解决具有挑战性的面向指令的语音处理任务提供了一种新的视角。我们的方法无需端到端方法所需的额外训练过程，为广泛的语音处理应用提供了一种灵活且可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决面向指令的语音处理任务中，现有端到端方法需要大量训练数据且缺乏灵活性的问题。现有方法难以适应新的指令和任务，人工构建工具集成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，将复杂的语音处理任务分解为一系列可管理的子任务，并生成相应的程序来执行这些子任务。这种方法避免了端到端训练，提高了灵活性和可扩展性。

技术框架：Speech-Copilot框架包含以下主要模块：1) 任务指令分析模块，用于解析用户指令并将其分解为子任务；2) 程序生成模块，利用LLM为每个子任务生成相应的程序代码；3) 模块化工具集，包含各种语音处理工具，例如语音识别、语音合成等；4) 执行引擎，用于执行生成的程序并完成任务。整体流程是：接收任务指令 -> 任务分解 -> 程序生成 -> 程序执行 -> 输出结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM进行程序生成，从而实现语音处理任务的自动化和智能化。与传统的基于规则或手工设计的语音处理系统相比，Speech-Copilot具有更强的灵活性和适应性。此外，该框架通过模块化设计，方便扩展和集成新的语音处理工具。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何设计合适的prompt，引导LLM生成正确的程序代码；2) 如何选择合适的语音处理工具，构建模块化工具集；3) 如何优化程序执行引擎，提高效率和稳定性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Speech-Copilot在Dynamic-SUPERB基准测试中取得了最先进的性能，证明了其在各种语音处理任务中的有效性。具体性能数据和对比基线在论文中未详细给出，属于未知信息。但摘要明确指出该方法达到了state-of-the-art的水平，表明其性能优于现有方法。

🎯 应用场景

Speech-Copilot具有广泛的应用前景，例如智能助手、语音搜索、语音翻译、语音控制等。它可以应用于各种场景，例如智能家居、车载系统、客户服务等。该研究的实际价值在于降低了语音处理系统的开发成本，提高了系统的灵活性和智能化水平。未来，Speech-Copilot有望成为语音处理领域的重要技术方向。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce Speech-Copilot, a modular framework for instruction-oriented speech-processing tasks that minimizes human effort in toolset construction. Unlike end-to-end methods using large audio-language models, Speech-Copilot builds speech processing-specific toolsets by analyzing pre-collected task instructions and breaking tasks into manageable sub-tasks. It features a flexible agent based on large language models that performs tasks through program generation. Our approach achieves state-of-the-art performance on the Dynamic-SUPERB benchmark, demonstrating its effectiveness across diverse speech-processing tasks. Key contributions include: 1) developing an innovative framework for speech processing-specific toolset construction, 2) establishing a high-performing agent based on large language models, and 3) offering a new perspective on addressing challenging instruction-oriented speech-processing tasks. Without additional training processes required by end-to-end approaches, our method provides a flexible and extendable solution for a wide range of speech-processing applications.