What is Kimi-Audio?
在處理音訊處理領域中多樣化的需求時，往往需要在多個專業工具之間不斷切換。Kimi-Audio 旨在簡化這種複雜性。它是一個開源的音訊基礎模型，被設計用來在一個統一的框架內，管理各種音訊理解、生成和對話任務。如果您正在開發涉及語音辨識、音訊分析或互動式語音系統的應用程式，Kimi-Audio 將提供一個強大且多功能的核心，並以最先進的效能和開源開發的透明度作為後盾。
主要特色
🌐 處理多樣化的音訊任務： 超越單一功能的模型。Kimi-Audio 能夠在單一架構中處理語音辨識 (ASR)、音訊問答 (AQA)、音訊標題生成 (AAC)、語音情感辨識 (SER)、聲音事件/場景分類 (SEC/ASC)，甚至是端到端的語音對話。
🏆 達到最先進的成果： 多功能性並非以犧牲效能為代價。Kimi-Audio 在眾多標準音訊基準測試中展現了領先的成果 (提供詳細結果)，為您的應用程式提供競爭優勢。
🧠 利用大規模的預訓練： 該模型的穩健性來自於超過 1300 萬小時的多樣化音訊 (語音、音樂、環境聲音) 與文字資料的廣泛訓練。這個基礎能夠實現複雜的音訊推理和細緻的語言理解。
💡 採用新型混合架構： Kimi-Audio 採用了一種創新的方法，同時使用連續的聲學特徵 (來自 Whisper encoder) 和離散的語義音訊 tokens。這種混合輸入被饋送到大型語言模型 (LLM) 核心 (從 Qwen 2.5 7B 初始化)，並透過並行 heads 有效率地生成文字和音訊 tokens。
⚡ 有效率地生成音訊： 藉由基於 flow matching 的 chunk-wise streaming detokenizer，整合反應快速的音訊生成功能。這種設計，結合 BigVGAN vocoder，能夠實現適用於即時互動的低延遲波形合成。
🔓 取用所有開源資源： 我們堅信社群協作的力量。您可以取用完整的程式碼庫、預先訓練和指令微調的模型 checkpoints，以及在寬鬆許可證 (Apache 2.0 和 MIT) 下提供的綜合評估工具包 (Kimi-Audio-Evalkit)。
使用案例
開發先進的對話式 AI： 建構使用者可以使用口語自然互動的應用程式。Kimi-Audio 可以理解使用者的語音，根據上下文處理查詢 (甚至參考先前的對話)，並生成相關的口語回應，從而實現真正的端到端語音互動。
支援精準的多語系轉錄與分析： 將 Kimi-Audio 整合到需要跨多種語言進行高保真語音轉文字的系統中 (如 LibriSpeech、Fleurs、AISHELL 等基準測試所示)。更進一步，利用其理解能力來分析情緒 (SER) 或識別轉錄音訊中的關鍵聲音事件。
建構複雜的音訊理解工具： 建立可以聆聽複雜音訊環境並提供深入見解的應用程式。使用 Kimi-Audio 執行分類聲學場景 (ASC)、檢測特定聲音事件 (SEC) 或回答有關音訊內容的詳細問題 (AQA) 等任務，並利用其在 MMAU 和 TUT2017 等基準測試中的出色效能。
結論
Kimi-Audio 代表著朝向統一且高效能的音訊 AI 邁出了重要一步。它處理多樣化任務的能力，結合其強大的基準效能和有效率的生成能力，使其成為開發者和研究人員引人注目的選擇。開源性質，包括隨時可用的模型和專用的評估工具包，使您能夠建構、創新並為音訊處理的未來做出貢獻。它為創建下一代以音訊為中心的應用程式提供了穩固的基礎。
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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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