Safetensors
Japanese

J-Moshi: A Japanese Full-duplex Spoken Dialogue System

Paper Model Demo License

J-Moshiは,日本語におけるfull-duplex音声対話システムです.英語における7Bパラメータのfull-duplex音声対話モデル Moshi をベースとし,日本語音声対話データでの追加学習によって構築されました.発話のオーバーラップや相槌など,人間同士の対話におけるような自然なターンテイキングをリアルタイムに実現します.

このリポジトリでは,J-Moshiの学習済みモデル,およびモデルとの対話方法を提供します.なお,J-Moshiが生成した音声のサンプルはこちらからご覧いただけます.

J-Moshiは試作段階であり,その応答は不自然な場合があります.また,J-Moshiの学習データの大部分は雑談対話であるため,ユーザの指示に従った応答を生成することはできません.

Models

以下の2種類のJ-Moshiが公開されています:

また各リポジトリには,以下の3つのモデルファイルが含まれています:

  • model.safetensors
    • J-Moshi本体の重み.
  • tokenizer_spm_32k_3.model
  • tokenizer-e351c8d8-checkpoint125.safetensors

Interactive Demo

Kyutai公式のMoshiのPyTorch実装を用いて,J-Moshiと対話することができます.実装の詳細は,オリジナルMoshiのリポジトリ kyutai-labs/moshi を参照してください.

Installation

Python 3.10以上が必要です.

pip install moshi

Usage

moshi.serverを実行することで,対話用のweb UIを起動できます.--hf-repoオプションでJ-Moshiの 🤗HuggingFace Hubリポジトリ(nu-dialogue/j-moshi, nu-dialogue/j-moshi-ext)を指定してください.

python -m moshi.server --hf-repo nu-dialogue/j-moshi-ext

Tips

  • 実行には,24GB以上のVRAMを搭載したLinux GPUマシンが必要です.MacOSには対応していません.
  • モデルの発話音声がエコーすることを避けるため,対話時にはスピーカではなくイヤホン・ヘッドホンを使用してください.音声デバイスはweb UIアクセス時にブラウザ上で設定できます.

Training Details

J-Moshiの学習では,以下の音声対話コーパスを使用しました.また,これらデータに加え,J-Moshi-extの学習では,テキスト対話コーパスから音声合成された拡張データも使用しました.使用したコーパスは以下の通りです:

学習では,128基のNVIDIA V100 32GB GPUを使用しました.

Terms of Use

J-MoshiはCC BY-NC 4.0の下で公開されており,研究目的での利用を想定しています.本モデルは,なりすましや詐欺など,いかなる悪意ある目的での使用も意図していません.また,本モデルの出力には,学習データに起因するバイアスや不正確もしくは攻撃的な情報が含まれる可能性があります.我々はその使用によって生じるいかなる損害についても責任を負いません.

Acknowledgments

本研究は,JSTムーンショット型研究開発事業,JPMJMS2011の支援を受けました.雑談対話コーパスおよび相談対話コーパスは,株式会社アイシンとの共同研究において構築しました.また本研究では,名古屋大学のスーパーコンピュータ「不老」を利用しました.最後に,Moshi のテクニカルペーパーおよびモデルを公開していただいた Kyutai Labs に感謝いたします.

Citation

@inproceedings{ohashi2025jmoshi,
  title = "日本語 {F}ull-duplex 音声対話システムの試作",
  author = "大橋 厚元 and 飯塚 慎也 and 姜 菁菁 and 東中竜一郎",
  booktitle = "言語処理学会 第31回年次大会 発表論文集",
  pages = "",
  year = "2025",
  url = ""
}
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Safetensors
Model size
7.69B params
Tensor type
BF16
·
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Model tree for nu-dialogue/j-moshi-ext

Finetuned
(2)
this model

Dataset used to train nu-dialogue/j-moshi-ext