游戏AI-语境感知与多模态指令可控语音生成研究

关于这个机会

【课题背景】 近年来，语音大模型显著提升了合成语音的流畅度，但传统的文本驱动模式已进入瓶颈期：模型虽能“说准”，却不“懂说”，缺少“活人感”。尤其是在游戏、数字人等真实场景中，语音输出需要根据环境状态（如游戏盘面、战况、氛围）、历史对话上下文、以及用户的细粒度指令（如“带点轻蔑的笑意”）进行动态调整。本课题旨在突破单一文本驱动的局限，探索语音大模型与多模态环境的深度融合，实现从“机械复读”向“情境共鸣”的质变。 【课题挑战】 1. 多模态语义解耦与对齐：如何在海量无序数据中，解耦音色、情感、语调与内容，实现多模态信息（环境状态、历史文本）与声学特性的精准对齐。 2. 情境建模：在长对话或实时交互场景下，如何设计高效的上下文窗口，使模型具备“记忆力”，保持音色一致性的同时实现情绪的自然起伏。 3. 复杂指令的精准遵循：针对“稍微快一点，带点期待感”这种模糊且复杂的自然语言指令，如何构建高效的 Instruct-TTS 架构，提升指令遵循率。 4. 基于强化学习的“活人感”对齐： 探索将 DPO/GRPO 等强化学习算法应用于语音领域，设计针对“拟人度”和“表现力”的 Reward Model。 【具体工作】 参与语音大模型的架构设计与开发，重点负责：多模态感知模块的搭建、复杂指令数据集的自动化合成、基于 RL 的模型后训练（Post-training）优化，以及探索语音模型在复杂交互场景（如 MOBA 游戏解说、拟人化 AI 助手）中的落地表现。

任职要求

1.来自计算机、人工智能、模式识别、通信工程、应用数学等相关专业的博士或优秀硕士 2.熟悉 LLM/LSM (Large Speech Model) 相关架构（如 VALLE, Qwen3-TTS等），对自回归生成模型有深厚理解。 3.在 Speech (TTS/ASR)、NLP 或 Reinforcement Learning 领域有实战经验，了解 DPO/PPO/GRPO 等算法原理。 4.在 NeurIPS、ICLR、ACL、ICASSP、InterSpeech 等顶会有论文发表，或在知名开源项目、算法竞赛中取得顶尖成绩者优先。 5.具备极强的底层思考能力和技术好奇心，不满足于指标的微调，致力于追求极致的“声音灵魂”与交互体验。

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