EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant）是多模态全能模型，是香港科技大学、香港大学和华为诺亚方舟实验室等机构共同推出的。EMOVA能处理图像、文本和语音模态，实现能看、能听、会说的全模态交互。EMOVA基于语义声学分离技术和轻量级情感控制模块，支持情感丰富的语音对话，让得人机交互更加自然和人性化。EMOVA在视觉语言和语音任务中均展现出优越性能，为AI领域提供新的实现思路，推动情感交互的发展。
EMOVA的主要功能多模态处理能力：同时处理图像、文本和语音三种模态的数据，实现全模态交互。情感丰富的对话：基于语义声学分离技术和情感控制模块，能生成带有情感色彩的语音输出，如快乐、悲伤等。端到端的语音对话：模型支持从语音输入到语音输出的完整对话流程，无需依赖外部语音处理工具。视觉语言理解：理解和生成与图像内容相关的文本，保持领先的视觉语言理解性能。语音理解和生成：模型能理解和生成语音，实现语音识别和语音合成。个性化语音生成：支持对语音的风格、情感、语速和音调进行控制，适应不同的交流场景和用户需求。EMOVA的技术原理连续视觉编码器：用连续的视觉编码器捕捉图像的精细视觉特征，将其编码为可以与文本嵌入空间对齐的向量表示。语义-声学分离的语音分词器：将输入语音分解为语义内容和声学风格两个部分，其中语义内容被量化为离散单元，与语言模型对齐，声学风格控制情感和音调等。轻量级风格模块：引入轻量级的风格模块，控制语音输出的情感和音调，让语音对话更加自然和富有表现力。全模态对齐：用文本作为桥梁，基于公开可用的图像-文本和语音-文本数据进行全模态训练，实现不同模态之间的有效对齐。端到端架构：采用端到端的架构，直接从多模态输入生成文本和语音输出，实现从输入到输出的直接映射。数据高效的全模态对齐方法：基于双模态数据实现全模态能力的提升，避免对稀缺的三模态数据的依赖，基于联合优化增强跨模态能力。EMOVA的项目地址项目官网：emova-ollm.github.ioarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.18042EMOVA的应用场景客户服务：在客户服务领域，作为聊天机器人，用语音、文本和图像与客户进行交互，提供情感化的服务和支持。教育辅助：在教育领域，作为虚拟教师，通过图像、文本和语音的多模态交互，提供个性化的教学和学习体验。智能家居控制：在智能家居系统中，作为中央控制系统，用语音命令控制家中的设备，提供视觉反馈。健康咨询：在医疗健康领域，提供语音交互的健康咨询服务，基于分析用户的问题和需求，提供相应的健康建议。紧急救援：在紧急情况下，用语音识别和图像分析，快速理解现场情况，并提供救援指导。 
