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title: GLM-4-Voice
app_file: web_demo.py
sdk: gradio
sdk_version: 5.3.0

GLM-4-Voice

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GLM-4-Voice 是智谱 AI 推出的端到端语音模型。GLM-4-Voice 能够直接理解和生成中英文语音，进行实时语音对话，并且能够遵循用户的指令要求改变语音的情感、语调、语速、方言等属性。

Model Architecture

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 并在 ASR 数据上有监督训练，将连续的语音输入转化为离散的 token。每秒音频平均只需要用 12.5 个离散 token 表示。
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 个语音 token 即可开始生成，降低端到端对话延迟。
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 token。

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“根据用户音频做出文本回复”和“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，分别基于文本预训练数据和无监督音频数据合成语音-文本交错数据以适配这两种任务形式。GLM-4-Voice-9B 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。

对齐方面，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：根据用户语音，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作为参照保证回复内容的高质量，并根据用户的语音指令要求做出相应的声音变化，在最大程度保留语言模型智商的情况下仍然具有端到端建模的能力，同时具备低延迟性，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。

Model List

Model	Type	Download
GLM-4-Voice-Tokenizer	Speech Tokenizer	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope
GLM-4-Voice-9B	Chat Model	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope
GLM-4-Voice-Decoder	Speech Decoder	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope

Usage

我们提供了可以直接启动的 Web Demo。用户可以输入语音或文本，模型会同时给出语音和文字回复。

Preparation

首先下载仓库

git clone --recurse-submodules https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice
cd GLM-4-Voice

然后安装依赖。

pip install -r requirements.txt

由于 Decoder 模型不支持通过 transformers 初始化，因此 checkpoint 需要单独下载。

# git 模型下载，请确保已安装 git-lfs
git clone https://huggingface.co/THUDM/glm-4-voice-decoder

Launch Web Demo

首先启动模型服务

python model_server.py --model-path glm-4-voice-9b

此命令会自动下载 glm-4-voice-9b。如果网络条件不好，也手动下载之后通过 --model-path 指定本地的路径。

然后启动 web 服务

python web_demo.py

即可在 http://127.0.0.1:8888 访问 web demo。此命令会自动下载 glm-4-voice-tokenizer 和 glm-4-voice-9b。如果网络条件不好，也可以手动下载之后通过 --tokenizer-path 和 --model-path 指定本地的路径。