Kimi-Audio – 开源音频基础模型的新标杆

Kimi-Audio是什么

Kimi-Audio 是 Moonshot AI 推出的开源音频基础模型，专注于音频理解、生成和对话任务。在超过 1300 万小时的多样化音频数据上进行预训练，具备强大的音频推理和语言理解能力。其核心架构采用混合音频输入（连续声学 + 离散语义标记），结合基于 LLM 的设计，支持并行生成文本和音频标记，同时通过分块流式解码器实现低延迟音频生成。

核心功能

• 语音识别 ：能将语音信号转换为文本内容，支持多种语言和方言，在 AISHELL-1 上字错误率（WER）仅 0.60%，优于 Whisper 和 Paraformer。
• 多任务音频理解 ：可处理声音分类、情感识别、音频问答等任务，例如识别音频中说话者的情绪状态，或对环境声音进行分类。
• 端到端语音对话 ：支持情绪、口音、语速等个性化控制，能根据用户的语音输入生成连贯、自然的语音回应，适用于智能客服、语音助手等场景。
• 高效流式生成 ：使用 BigVGAN 声码器和分块流机制，延迟低至毫秒级，可实现实时的音频生成与交互，满足直播、在线会议等实时性要求较高的需求。
• 音频字幕生成 ：根据音频内容自动生成辅助字幕，帮助听力障碍者或在静音环境下观看视频的用户更好地理解内容。
• 语音合成 ：将文本转换为自然流畅的语音输出，可用于有声读物生成、语音播报等领域。

技术原理

• 混合音频输入 ：将输入音频分为离散语义标记和连续声学特征两部分。通过向量量化技术，将音频转换为离散的语义标记，频率为 12.5Hz；同时使用 Whisper 编码器提取连续的声学特征，并将其降采样到 12.5Hz。这种混合输入方式结合了离散语义和连续声学信息，使模型能够更全面地理解和处理音频内容。
• 基于 LLM 的核心架构 ：核心是一个基于 Transformer 的语言模型（LLM），初始化来源于预训练的文本 LLM（如 Qwen 2.5 7B），支持并行生成文本和音频标记。
• 分块流式解码 ：采用基于流匹配的分块流式解码器，支持低延迟音频生成。通过分块处理音频数据，模型能够在生成过程中实时输出音频，显著降低延迟，并支持前瞻机制，进一步优化了音频生成的流畅性和连贯性。
• 大规模预训练 ：在超过 1300 万小时的多样化音频数据（包括语音、音乐和各种声音）上进行了预训练，使模型具备强大的音频推理和语言理解能力，能处理多种复杂的音频任务。
• 流匹配模型与声码器 ：流匹配模型用于将离散标记转换为连续的音频信号，声码器（BigVGAN）则用于生成高质量的音频波形，确保了生成音频的自然度和流畅性。

支持平台

Kimi-Audio 支持灵活的 API 调用，可轻松集成到各种应用中，为开发者提供强大的音频处理能力，帮助其提升应用在音频相关功能上的竞争力。同时，其开源的特性也使得开发者可以在不同的平台和框架下进行定制和优化。

团队介绍

Kimi-Audio 由 Moonshot AI 团队开发。该团队在人工智能领域具有丰富的经验和专业的技术能力，致力于推动音频理解、生成和交互技术的发展，并通过开源的方式促进全球 AI 技术的民主化进程。

项目资源

• 官网 ：https://www.moonshot.cn/
• Github 仓库 ：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio
• 论文地址 ：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio/blob/master/assets/kimia_report.pdf
• 模型数据 ：魔搭社区

业务场景

• 教育培训 ：可开发口语教练，帮助学生纠正发音、提高口语表达能力；还能为听力障碍者提供音频字幕辅助学习工具。
• 智能客服 ：在客服系统中，通过情感识别功能了解用户的情绪状态，为用户提供快速、准确的语音解答，提升服务质量。
• 内容创作 ：协助创作者进行有声读物、音频博客等的创作，生成自然流畅的语音内容；还能根据用户需求生成不同风格和情感的语音旁白。
• 智能家居控制 ：实现语音指令控制家电设备，通过语音识别和理解，为用户提供更便捷的操作体验。
• 医疗辅助 ：分析患者的语音和声音特征，辅助医生进行疾病诊断，如从咳嗽声判断是否生病。