What is Kimi-Audio?
在音频处理领域，常常需要借助各种专业的工具来应对复杂多样的任务。而 Kimi-Audio 的出现简化了这一过程。它是一个开源的音频基础模型，旨在通过一个统一的框架，管理各种音频理解、生成和对话任务。无论您从事语音识别、音频分析还是交互式语音系统相关的应用开发，Kimi-Audio 都能提供一个强大而通用的核心，它不仅拥有卓越的性能，更具备开源开发所带来的透明性。
主要特性
🌐 处理多样化的音频任务： 超越单一功能的模型。 Kimi-Audio 能够在一个架构中胜任语音识别 (ASR)、音频问答 (AQA)、音频字幕生成 (AAC)、语音情感识别 (SER)、声音事件/场景分类 (SEC/ASC)，甚至端到端的语音对话等多种任务。
🏆 实现卓越的性能： 多功能性并未以性能为代价。 Kimi-Audio 在众多标准音频基准测试中表现出色（详细结果已提供），为您的应用提供极具竞争力的优势。
🧠 受益于大规模预训练： 该模型的强大之处在于其在超过 1300 万小时的各种音频（语音、音乐、环境声音）以及文本数据上进行的广泛训练。这种基础使其能够进行复杂的音频推理和细致的语言理解。
💡 采用创新的混合架构： Kimi-Audio 采用了一种创新方法，同时使用连续声学特征（来自 Whisper 编码器）和离散语义音频 tokens。这种混合输入被馈送到一个大型语言模型 (LLM) 核心（从 Qwen 2.5 7B 初始化），该模型具有并行头，可以有效地生成文本和音频 tokens。
⚡ 高效生成音频： 得益于基于 flow matching 的分块式流媒体解 token 器，您可以集成响应迅速的音频生成。这种设计与 BigVGAN 声码器相结合，实现了适用于实时交互的低延迟波形合成。
🔓 完全开源： 我们坚信社区协作的力量。您可以获得完整的代码库、预训练和指令微调的模型 checkpoint，以及在宽松许可协议（Apache 2.0 和 MIT）下提供的综合评估工具包 (Kimi-Audio-Evalkit)。
应用场景
开发先进的对话式 AI： 构建用户可以使用口语自然交互的应用程序。 Kimi-Audio 可以理解用户的语音，根据上下文处理查询（甚至可以参考之前的对话），并生成相关的口头回复，从而实现真正的端到端语音交互。
支持准确的多语言转录和分析： 将 Kimi-Audio 集成到需要跨多种语言进行高保真语音转文本的系统（如 LibriSpeech、Fleurs、AISHELL 等基准测试所示）。更进一步，利用其理解能力来分析情感 (SER) 或识别转录音频中的关键声音事件。
构建复杂的音频理解工具： 创建能够收听复杂音频环境并提供洞察力的应用程序。使用 Kimi-Audio 执行诸如对声学场景进行分类 (ASC)、检测特定声音事件 (SEC) 或回答有关音频内容的详细问题 (AQA) 等任务，并利用其在 MMAU 和 TUT2017 等基准测试中的出色性能。
结论
Kimi-Audio 代表着统一且高性能音频 AI 的重要一步。它能够处理各种任务，并具有强大的基准性能和高效的生成能力，使其成为开发人员和研究人员引人注目的选择。开源特性，包括随时可用的模型和专用评估工具包，使您能够构建、创新并为音频处理的未来做出贡献。它为创建下一代以音频为中心的应用程序提供了坚实的基础。
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Launched
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Kimi-Audio was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-30.
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