最近、清华大学NLP研究室、OpenBMBおよび面壁インテリジェンスは、UltraEval-Audioを共同で公開し、オープンソース化しました。これは音声モデル専用の評価フレームワークです。UltraEval-Audioは音声大規模モデル分野において一連の完全な評価メソッドを構築し、その体系を即座に使用できるエンジニアリングフレームワークとして具体化することで、音声評価の全体的な構造を完備しています。

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最新バージョンのv1.1.0では、従来の「ワンクリック評価」機能に加え、人気のある音声モデルの一括再現機能を追加し、テキストから音声への変換（TTS）、音声認識（ASR）、符号化（Codec）などの専門モデルのサポートも拡張しました。また、このバージョンでは隔離された推論の実行メカニズムが導入されており、モデルの再現のハードルを下げ、評価プロセスの制御性と移行性を向上させることを目的としています。

注目すべきは、UltraEval-Audio v1.1.0がMiniCPM-o2.6やVoxCPMなどの多くの影響力のある音声モデルおよびマルチモーダルモデルにとって重要な評価ツールとなったことです。このフレームワークのオープンソース化により、研究者による音声モデル開発の効率が大幅に向上し、関連分野の研究進展が促進されます。

オープンソースのアドレスも公開されています。研究者はGitHubから詳細情報を取得できます。UltraEval-Audioのリリースは、音声モデル評価の標準化プロセスにおける重要な一歩を示しており、音声技術の急速な発展を支援します。

オープンソースのアドレス:https://github.com/OpenBMB/UltraEval-Audio

ポイント:  

🌟 UltraEval-Audioは音声モデルの評価フレームワークであり、清华大学NLP研究室、OpenBMBおよび面壁インテリジェンスが共同でリリースしました。

🚀 最新バージョンv1.1.0は、ワンクリック再現機能を追加し、より多くの専門モデルの評価をサポートしています。

📈 オープンソース化により、研究者の開発効率が大きく向上し、音声モデル分野の進歩を促進します。