seamless_communication
seamless_communication 是 Meta 推出的一套先进 AI 模型家族，旨在打破语言壁垒，实现更自然、真实的跨语言沟通。其核心基础模型 SeamlessM4T 支持近 100 种语言的语音与文本互译，涵盖语音转语音、语音转文本、文本转语音及自动语音识别等多种任务。在此基础上衍生的 SeamlessExpressive 能保留说话人的语调风格与情感色彩，让翻译听起来更像真人；而 SeamlessStreaming 则专注于低延迟的实时流式翻译，适用于同声传译场景。
这套工具主要解决了传统机器翻译中语气生硬、缺乏情感以及实时性不足的问题，让跨语言交流不再丢失“人情味”。它非常适合开发者构建多语言应用、研究人员探索前沿语音技术，以及需要高质量实时翻译服务的企业用户。普通用户也可通过在线演示直接体验其强大的翻译能力。
技术亮点方面，最新发布的 SeamlessM4T v2 采用了创新的 UnitY2 架构，在提升翻译质量的同时显著降低了语音生成的延迟。此外，该系列模型已集成至 Hugging Face Transformers 库，并提供了详尽的教程笔记，方便各类用户快速上手并进行二次开发。
使用场景
一家跨国医疗援助组织正在搭建实时多语言急救指挥系统，需要让讲不同语言的医生和现场救援人员通过语音直接沟通。
没有 seamless_communication 时
- 沟通延迟严重：传统方案需先将语音转文字、翻译文本、再合成语音，多重串联导致对话停顿长达数秒，延误急救指令下达。
- 情感信息丢失：现有工具输出的语音机械平淡，无法传递说话人焦急或镇定的语气，导致接收方难以判断事态紧急程度。
- 小语种支持匮乏：对于非通用语言（如斯瓦希里语或特定方言），系统往往直接失效或错误率极高，迫使团队依赖稀缺的人工翻译。
- 部署维护复杂：需要分别集成 ASR、机器翻译和 TTS 三个独立模型，接口适配困难且服务器资源消耗巨大。
使用 seamless_communication 后
- 实现流式同传：利用 SeamlessStreaming 模型支持的同时翻译能力，语音输入后几乎实时输出目标语言，对话流畅自然无感知延迟。
- 保留语音神韵：SeamlessExpressive 功能完整保留了原说话人的语调、节奏和情感色彩，让救援指令听起来真实且具有感染力。
- 百种语言全覆盖：基于 SeamlessM4T v2 的庞大语料库，系统能高质量处理近 100 种语言的互译，包括许多此前无法覆盖的稀有语种。
- 一体化高效部署：单个统一模型即可搞定语音到语音、文本到文本等全链路任务，大幅降低了推理延迟和运维复杂度。
seamless_communication 通过单一模型实现了高保真、低延迟的百语种实时互译，彻底打破了紧急救援场景下的语言壁垒。
运行环境要求
- Linux x86-64
- macOS (Apple Silicon)
未说明（依赖 fairseq2 和 PyTorch，通常建议 NVIDIA GPU 以加速推理，但 README 未明确具体型号或显存要求）
未说明
快速开始
Seamless 简介
Seamless 是一系列 AI 模型，旨在实现跨语言之间更加自然和真实的沟通。SeamlessM4T 是一个庞大的多语言多模态机器翻译模型，支持约 100 种语言。SeamlessM4T 是 SeamlessExpressive 和 SeamlessStreaming 的基础：SeamlessExpressive 能够在不同语言之间保留韵律和语音风格等元素，而 SeamlessStreaming 则支持近 100 种语言的同声传译和流式自动语音识别（ASR）。SeamlessExpressive 和 SeamlessStreaming 被整合为 Seamless，这是一款兼具多语言性、实时性和表现力的统一模型。
链接
演示
| SeamlessM4T v2 | SeamlessExpressive | SeamlessStreaming | |
|---|---|---|---|
| 演示 | SeamlessM4T v2 演示 | SeamlessExpressive 演示 | |
| HuggingFace Space 演示 | 🤗 SeamlessM4T v2 Space | 🤗 SeamlessExpressive Space | 🤗 SeamlessStreaming Space |
论文
博客
教程
一份详尽的 教程，在 NeurIPS 2023 - Seamless EXPO 上提供，是学习如何使用 Seamless 全套模型的一站式指南。欢迎随意尝试该笔记本。
SeamlessM4T
SeamlessM4T 是我们的基础型一体化 Massively Multilingual and Multimodal Machine Translation 模型，能够为近 100 种语言中的语音和文本提供高质量的翻译。
SeamlessM4T 模型支持以下任务：
- 语音到语音翻译（S2ST）
- 语音到文本翻译（S2TT）
- 文本到语音翻译（T2ST）
- 文本到文本翻译（T2TT）
- 自动语音识别（ASR）
:star2: 我们发布了 SeamlessM4T v2，这是采用全新 UnitY2 架构的更新版本。与 SeamlessM4T v1 相比，新模型在语音生成任务的质量和推理延迟方面均有提升。
如需了解更多关于 SeamlessM4T 系列模型的信息，包括每种模型所采用的方法、语言覆盖范围及其性能，请访问 SeamlessM4T README 或 🤗 Model Card。
[!NOTE] Seamless M4T 也可在 🤗 Transformers 库中使用。请参阅 此部分 获取更多详情。
SeamlessExpressive
SeamlessExpressive 是一款语音到语音翻译模型，能够在保持高内容翻译质量的同时，捕捉语速和停顿等尚未充分探索的韵律特征，并保留说话者的个人风格。
如需了解更多关于 SeamlessExpressive 模型的信息，请访问 SeamlessExpressive README 或 🤗 Model Card。
SeamlessStreaming
SeamlessStreaming 是一款流式翻译模型。该模型以语音作为输入模态，输出模态则为语音或文本。
SeamlessStreaming 模型支持以下任务：
- 语音到语音翻译（S2ST）
- 语音到文本翻译（S2TT）
- 自动语音识别（ASR）
如需了解更多关于 SeamlessStreaming 模型的信息，请访问 SeamlessStreaming README 或 🤗 Model Card。
Seamless
Seamless 模型是一款用于表达性流式语音到语音翻译的统一模型。
最新动态
- [2023年12月18日] 我们开源了基于 Conformer 的 W2v-BERT 2.0 语音编码器，如 论文 第 3.2.1 节所述，它是我们 Seamless 模型的核心。
- [2023年12月14日] 我们发布了在 NeurIPS 2023 上提供的 教程。
快速入门
安装
[!NOTE] 先决条件之一是 fairseq2，其预编译包仅适用于 Linux x86-64 和 Apple Silicon Mac 电脑。此外，它还依赖于 libsndfile，而您的系统可能尚未安装该库。如果您在安装过程中遇到任何问题，请参考其 README 以获取进一步的说明。
pip install .
[!NOTE] 在计算指标时，对推理音频进行转录需要用到 Whisper，该工具会自动安装。Whisper 又需要您系统上已安装命令行工具
ffmpeg，大多数软件包管理器均可提供该工具。
运行推理
SeamlessM4T 推理
以下是从根目录使用命令行界面运行推理的示例。
S2ST 任务：
m4t_predict <path_to_input_audio> --task s2st --tgt_lang <tgt_lang> --output_path <path_to_save_audio>
T2TT 任务：
m4t_predict <input_text> --task t2tt --tgt_lang <tgt_lang> --src_lang <src_lang>
有关如何运行推理以及语音和文本模态下源语言和目标语言的支持列表，请参阅 推理 README。
如需使用 GGML 原生运行 S2TT/ASR（无需 Python），请参阅 unity.cpp 部分。
无缝表达推理
[!NOTE] 请查看章节，了解如何下载模型。
以下是从根目录使用 CLI 运行推理的示例。
expressivity_predict <输入音频路径> --tgt_lang <目标语言> --model_name seamless_expressivity --vocoder_name vocoder_pretssel --output_path <保存音频路径>
无缝流式传输与无缝推理
流式评估 README 提供了运行 SeamlessStreaming 和 Seamless 模型评估的详细说明。CLI 具有一个 --no-scoring 选项，可用于跳过评分部分，仅执行推理。
请查看推理 README，以获取更多详细信息。
运行 SeamlessStreaming 演示
您可以复制 SeamlessStreaming HF 空间，以运行流式演示。
您也可以通过从这里克隆该空间，在本地运行演示。有关安装的更多详细信息，请参阅 SeamlessStreaming HF 仓库的README。
在本地运行 SeamlessM4T 和 SeamlessExpressive Gradio 演示
要在本地启动我们在 Hugging Face 上托管的相同演示 Space：
cd demo
pip install -r requirements.txt
python app.py
资源与使用
模型
SeamlessM4T 模型
| 模型名称 | 参数量 | 检查点 | 指标 |
|---|---|---|---|
| SeamlessM4T-Large v2 | 2.3B | 🤗 模型卡片 - 检查点 | 指标 |
| SeamlessM4T-Large (v1) | 2.3B | 🤗 模型卡片 - 检查点 | 指标 |
| SeamlessM4T-Medium (v1) | 1.2B | 🤗 模型卡片 - 检查点 | 指标 |
SeamlessExpressive 模型
要访问并下载 SeamlessExpressive，请通过此请求表单申请模型文件。获批后，您将收到一封包含各模型文件下载链接的电子邮件。
请注意，SeamlessExpressive 是根据其自身的许可证和可接受使用政策提供的。
SeamlessStreaming 模型
| 模型名称 | 参数量 | 检查点 | 指标 |
|---|---|---|---|
| SeamlessStreaming | 2.5B | 🤗 模型卡片 - 单调解码器检查点 - 流式 UnitY2 检查点 | 指标 |
Seamless 模型
Seamless 模型实际上是 SeamlessStreaming 模型，只是将非表达性的 vocoder_v2 替换为表达性的 vocoder_pretssel。
请查看上述章节，了解如何获取 vocoder_pretssel 检查点。
W2v-BERT 2.0 语音编码器
| 模型名称 | 参数量 | 检查点 |
|---|---|---|
| W2v-BERT 2.0 | 600M | 🤗 模型卡片 - 检查点 |
以下是通过语音编码器进行前向传播的方法：
import torch
from fairseq2.data.audio import AudioDecoder, WaveformToFbankConverter
from fairseq2.memory import MemoryBlock
from fairseq2.nn.padding import get_seqs_and_padding_mask
from fairseq2.data import Collater
from pathlib import Path
from seamless_communication.models.conformer_shaw import load_conformer_shaw_model
audio_wav_path, device, dtype = ...
audio_decoder = AudioDecoder(dtype=torch.float32, device=device)
fbank_converter = WaveformToFbankConverter(
num_mel_bins=80,
waveform_scale=2**15,
channel_last=True,
standardize=True,
device=device,
dtype=dtype,
)
collater = Collater(pad_value=1)
model = load_conformer_shaw_model("conformer_shaw", device=device, dtype=dtype)
model.eval()
with Path(audio_wav_path).open("rb") as fb:
block = MemoryBlock(fb.read())
decoded_audio = audio_decoder(block)
src = collater(fbank_converter(decoded_audio))["fbank"]
seqs, padding_mask = get_seqs_and_padding_mask(src)
with torch.inference_mode():
seqs, padding_mask = model.encoder_frontend(seqs, padding_mask)
seqs, padding_mask = model.encoder(seqs, padding_mask)
评估
SeamlessM4T 评估
如需复现我们的结果，或使用相同指标在您自己的测试集上进行评估，请参阅此处的 README。
SeamlessExpressive 评估
以下是高效批处理评估的脚本。
export MODEL_DIR="/path/to/SeamlessExpressive/model"
export TEST_SET_TSV="input.tsv" # 您的数据集为 TSV 文件，包含“id”和“audio”两列
export TGT_LANG="spa" # 目标语言，可选“fra”、“deu”、“eng”（“cmn”和“ita”为实验性选项）
export OUTPUT_DIR="tmp/" # 生成文本/单元/波形的输出目录
export TGT_TEXT_COL="tgt_text" # 您 ${TEST_SET_TSV} 中用于计算 BLEU 分数的参考目标文本列。您可以跳过此参数。
export DFACTOR="1.0" # 持续时间因子，用于调整模型推理中预测的持续时间（preddur=DFACTOR*preddur），每个位置都会影响输出语速。数值越大，语速越慢（默认为 1.0）。有关我们使用的持续时间因子的详细信息，请参阅 expressive 评估的 README。
expressivity_evaluate ${TEST_SET_TSV} \
--gated-model-dir ${MODEL_DIR} --task s2st --tgt_lang ${TGT_LANG} \
--audio_root_dir "" --output_path ${OUTPUT_DIR} --ref_field ${TGT_TEXT_COL} \
--model_name seamless_expressivity --vocoder_name vocoder_pretssel \
--text_unk_blocking True --duration_factor ${DFACTOR}
请参阅此README 部分。
SeamlessStreaming 和 Seamless 评估
Streaming Evaluation README 提供了关于如何对 SeamlessStreaming 和 Seamless 模型进行评估的详细说明。
Unity.cpp
为了实现无缝通信无处不在，我们实现了 unity.cpp，使用户能够在 GGML 上运行 SeamlessM4T 模型——这是一种 C 张量库，可在资源受限的平台上更轻松地集成。
要转录/翻译给定的音频，
./ggml/bin/unity --model seamlessM4T_medium.ggml input.wav
有关构建及更多用法的详细信息，请参阅 unity.cpp。
Expressive 数据集
我们创建了两个富有表现力的语音到语音翻译数据集，mExpresso 和 mDRAL，涵盖英语与其他五种语言之间的互译——法语、德语、意大利语、普通话和西班牙语。目前我们已开源 mExpresso 的英语以外方向的语音转文本数据，并将很快开源剩余部分。有关详情，请参阅README。
SeamlessAlignExpressive
我们推出了首个富有表现力的语音对齐流程。该流程从原始数据出发，自动发现不仅语义相同，而且整体表现力也一致的音频片段对。为展示这一流程，我们正在公开元数据，以创建一个名为 SeamlessAlignExpressive 的基准数据集，可用于验证我们对齐方法的质量。SeamlessAlignExpressive 是首个大规模（超过 11,000 小时）的多语言富有表现力语音对齐集合。更多详情请参阅SeamlessAlignExpressive 的 README。
将原始音频转换为单元
请参阅此处的 README。请注意，SeamlessM4T v1 模型使用的是缩减版单元，而其他模型则使用非缩减版单元。
库
Seamless Communication 依赖于 Meta 开发的 4 个库。
fairseq2
fairseq2 是我们新一代的序列建模组件开源库，为研究人员和开发者提供机器翻译、语言建模及其他序列生成任务所需的构建模块。本仓库中的所有 SeamlessM4T 模型均由 fairseq2 提供支持。
SONAR 和 BLASER 2.0
SONAR，即句子级多模态与语言无关表示，是一个全新的多语言、多模态句子嵌入空间，在 xsim 和 xsim++ 多语言相似度搜索任务上，其性能超越了现有的 LASER3 和 LabSE 等句子嵌入模型。SONAR 为多种语言提供了文本和语音编码器。SeamlessAlign 就是基于 SONAR 嵌入挖掘得到的。
BLASER 2.0 是我们最新的基于模型的多模态翻译评估指标。它是 BLASER 的扩展版本，同时支持语音和文本。它直接作用于源端信号，因此无需像 ASR-BLEU 那样依赖中间的自动语音识别系统。与第一版相同，BLASER 2.0 利用输入和输出句子嵌入之间的相似性。SONAR 是 BLASER 2.0 的底层嵌入空间。使用 BLASER 2.0 进行评估的脚本可以在 SONAR 仓库 中找到。
stopes
作为无缝通信项目的一部分，我们扩展了 stopes 库。1.0 版本提供了一个文本到文本的挖掘工具，用于构建翻译模型的训练数据集。2.0 版本则借助 SONAR 得到了进一步扩展，以支持大规模语音翻译模型的训练相关任务。具体来说，我们提供了读取和写入 fairseq audiozip 数据集的工具，以及一个新的挖掘流水线，能够进行语音到语音、文本到语音、语音到文本和文本到文本的挖掘工作，所有这些都基于全新的 SONAR 嵌入空间。
SimulEval
SimulEval 是一个用于评估同声传译模型的库。SimulEval 还提供了一个基于部分/增量输入、具有灵活可扩展状态的后端，用于实现流式推理。用户可以定义实现 SimulEval 接口的代理，并将它们串联成一个流水线。针对 SeamlessStreaming 实现的代理可以在这里找到：[src/seamless_communication/streaming/agents]。
[旧版] SeamlessM4T v1 使用说明
微调 SeamlessM4T v1 模型
请查看 此处的 README。
设备端模型
除了 Seamless-M4T 大型（23亿参数）和中型（12亿参数）模型外，我们还发布了一个小型模型（2.81亿参数），专门用于设备端推理。如需了解更多关于使用方法和模型细节，请参阅 此处的 README。
SeamlessAlign 挖掘数据集
我们开源了 SeamlessAlign 的元数据，这是目前最大的多模态翻译开源数据集，总计超过 27 万小时的对齐语音和文本数据。社区可以根据 SeamlessAlign 的 README 重新构建该数据集。
引用
如果您在工作中使用了 Seamless 或其中发布的任何模型、数据集或成果，请引用以下内容：
@inproceedings{seamless2023,
title="Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation",
author="{Seamless Communication}, Lo{\"i}c Barrault, Yu-An Chung, Mariano Coria Meglioli, David Dale, Ning Dong, Mark Duppenthaler, Paul-Ambroise Duquenne, Brian Ellis, Hady Elsahar, Justin Haaheim, John Hoffman, Min-Jae Hwang, Hirofumi Inaguma, Christopher Klaiber, Ilia Kulikov, Pengwei Li, Daniel Licht, Jean Maillard, Ruslan Mavlyutov, Alice Rakotoarison, Kaushik Ram Sadagopan, Abinesh Ramakrishnan, Tuan Tran, Guillaume Wenzek, Yilin Yang, Ethan Ye, Ivan Evtimov, Pierre Fernandez, Cynthia Gao, Prangthip Hansanti, Elahe Kalbassi, Amanda Kallet, Artyom Kozhevnikov, Gabriel Mejia, Robin San Roman, Christophe Touret, Corinne Wong, Carleigh Wood, Bokai Yu, Pierre Andrews, Can Balioglu, Peng-Jen Chen, Marta R. Costa-juss{\`a}, Maha Elbayad, Hongyu Gong, Francisco Guzm{\'a}n, Kevin Heffernan, Somya Jain, Justine Kao, Ann Lee, Xutai Ma, Alex Mourachko, Benjamin Peloquin, Juan Pino, Sravya Popuri, Christophe Ropers, Safiyyah Saleem, Holger Schwenk, Anna Sun, Paden Tomasello, Changhan Wang, Jeff Wang, Skyler Wang, Mary Williamson",
journal={ArXiv},
year={2023}
}
许可协议
我们共有三类许可协议。
以下非生成性组件采用 MIT 许可，详见 MIT_LICENSE：
- W2v-BERT 2.0 语音编码器
- 代码
- mExpresso 数据集中仅包含文本的部分，详见 SeamlessExpressive 的 README。
- UnitY2 强制对齐提取器，详见 UnitY2 Aligner 的 README。
- 带有 etox 数据集的语音毒性检测工具，详见 ETOX 的 README。
- MuTox：通用多语言音频毒性数据集及零样本检测器，详见 Mutox 的 README。
以下模型采用 CC-BY-NC 4.0 许可，详见 LICENSE：
- SeamlessM4T 模型（v1 和 v2）。
- SeamlessStreaming 模型。
以下模型采用 Seamless 许可，详见 SEAMLESS_LICENSE：
- Seamless 模型。
- SeamlessExpressive 模型。
常见问题
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