Kimi-Audio

Kimi-Audio – Moonshot AI 開源的音頻基礎模型

Kimi-Audio

Kimi-Audio 是一款由 Moonshot AI 開發的開源音頻基礎模型，專注于音頻理解、生成和對話任務。經過超過 1300 萬小時的多樣化音頻數據的預訓練，Kimi-Audio 擁有卓越的音頻推理和語言理解能力。其核心架構采用混合音頻輸入（連續聲學與離散語義標記），結合基于大語言模型（LLM）的設計，能夠并行生成文本和音頻標記，并通過分塊流式解碼器實現低延遲音頻生成。

Kimi-Audio是什么

Kimi-Audio 是一款先進的開源音頻基礎模型，旨在提升音頻理解和生成的精度與效率。它通過對超過 1300 萬小時的多樣化音頻數據進行深度學習，具備強大的音頻推理能力。其核心架構結合了離散語義標記和連續聲學特征，確保了對音頻內容的全面理解和處理，同時采用流式解碼技術，顯著降低了音頻生成的延遲。

Kimi-Audio的主要功能

語音識別（ASR）：將語音信號精準轉換為文本，支持多種語言和方言的識別。
語音情感識別（SER）：分析聲音中的情感信息，判斷說話者的情緒狀態，廣泛應用于客服系統和情感分析。
聲音/場景分類（SEC/ASC）：識別和分類各種環境聲音或場景，例如汽車喇叭、狗吠聲及自然環境聲音。
音頻字幕生成（AAC）：自動生成音頻內容的字幕，方便聽力障礙者獲取信息。
音頻問答（AQA）：根據用戶提出的問題生成相應的音頻答案。
端到端語音對話：生成流暢自然的語音對話內容。
多輪對話管理：處理復雜的多輪對話，理解上下文并生成連貫的回應。
語音合成（TTS）：將文本內容轉換為自然流暢的語音，提供多種音色和語調選擇。
音頻內容分析：對音頻中的語義、情感和進行綜合分析，提取關鍵信息。
音頻質量評估：分析音頻的清晰度及噪聲水平，為后續處理提供參考。

Kimi-Audio的技術原理

混合音頻輸入：Kimi-Audio 利用混合音頻輸入方法，將音頻信號分為離散語義標記和連續聲學特征兩部分，提高了音頻理解的全面性。
基于 LLM 的核心架構：采用基于 Transformer 的語言模型，初始化來源于預訓練的文本 LLM，增強了模型的理解與生成能力。
分塊流式解碼：通過分塊處理音頻數據，支持低延遲生成，實時輸出音頻，提升流暢性和連貫性。
大規模預訓練：在超過 1300 萬小時的多樣化音頻數據上進行預訓練，使模型能夠處理復雜的音頻任務。
流匹配模型：將離散標記轉換為連續音頻信號，確保生成音頻的自然度。
聲碼器（BigVGAN）：生成高質量音頻波形，確保音頻的流暢性和自然度。

Kimi-Audio的項目地址

Github倉庫：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio

Kimi-Audio的性能表現

語音識別（ASR）：在 LibriSpeech 測試集上，Kimi-Audio 的詞錯誤率（WER）分別為 1.28%（test-clean）和 2.42%（test-other），表現顯著優于其他模型。
音頻理解：在多個數據集上，Kimi-Audio 在音頻理解任務中取得了接近或超過 SOTA 的結果，例如在 ClothoAQA 數據集上達到了 73.18% 的性能。
音頻問答（AQA）：在 ClothoAQA 數據集的開發集上，其準確率達到了 73.18%，展現了出色的音頻問答能力。
音頻對話：在 VoiceBench 的 AlpacaEval 數據集中，Kimi-Audio 的性能達到了 75.73%，在語音對話的流暢性和連貫性方面表現優異。
音頻生成：在非語音音頻生成任務中，Kimi-Audio 在 Nonspeech7k 數據集上的準確率達到了 93.93%，顯示了其生成高質量音頻內容的能力。