We present X-Talk, an open-source framework that champions a decoupled, modular design for LLM-driven speech-to-speech (S2S) systems. While the dominant trend favors end-to-end (E2E) modeling to optimize information flow, these "omni-models" often struggle to balance the competing objectives of complex speech tasks within a single network. X-Talk challenges this paradigm by demonstrating that a systematically optimized cascaded pipeline can achieve sub-second latency without sacrificing modular flexibility. Our framework seamlessly integrates specialized front-end components (e.g., VAD, speech enhancement) and diverse understanding models (e.g., ASR, emotion, and environmental sound analysis) with LLM capabilities like retrieval-augmented generation (RAG) and tool use. By revitalizing the cascaded approach, X-Talk highlights the underestimated potential of modular S2S systems and provides a robust foundation for future research and applications.


翻译:本文提出X-Talk——一个倡导解耦式模块化设计的开源框架,用于驱动基于大语言模型(LLM)的语音到语音(S2S)系统。尽管当前主流趋势倾向于采用端到端(E2E)建模以优化信息流,但这类"全能模型"往往难以在单一网络中平衡复杂语音任务的竞争性目标。X-Talk通过证明系统优化的级联流水线可在保持模块化灵活性的同时实现亚秒级延迟,从而挑战了这一范式。该框架将专业化前端组件(如语音活动检测、语音增强)与多样化理解模型(如自动语音识别、情感及环境声分析)无缝集成,并融合了检索增强生成(RAG)和工具调用等LLM能力。通过重振级联方法,X-Talk揭示了模块化S2S系统被低估的潜力,为未来研究与应用提供了坚实基础。

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