Kimi-Audio由Moonshot AI推出：开源的音频模型开创行业新标准
近日，Moonshot AI正式宣布推出Kimi-Audio，一款全新的开源音频基础模型，旨在推动音频理解、生成和交互领域的技术进步。这一发布引发了全球AI社区的广泛关注，被认为是多模态AI发展的重要里程碑。
以下是对Kimi-Audio核心特性、性能表现及行业影响的全面报道。
Kimi-Audio-7B-Instruct基于Qwen2.5-7B架构，并结合Whisper技术，展现了强大的多功能性。该模型支持多种音频相关任务，包括但不限于:语音识别（ASR）、音频问答(AQA)、音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)、文本到语音(TTS)、语音转换(VC)以及端到端语音对话。
Kimi-Audio采用创新的混合音频输入机制，以12.5Hz的采样率处理音频数据，显著提升了模型对复杂音频信号的理解能力。
Kimi-Audio的卓越性能得益于其庞大的训练数据集。据官方披露，该模型在超过1300万小时的多样化音频数据上进行训练，涵盖语音、音乐、环境音等多种类型。Moonshot AI还开源了Kimi-Audio的训练代码、模型权重以及评估工具包。
Kimi-Audio在多项基准测试中展现了领先的性能，超越了现有的开源和部分闭源模型。其在语音识别、情感分析和音频问答等任务中的表现尤为突出，展现了强大的泛化能力。Kimi-Audio的开源评估工具包为行业提供了一个标准化的测试平台。
作为一款开源模型，Kimi-Audio降低了音频AI技术的使用门槛，使开发者、企业和研究人员能够以较低成本构建创新应用。Kimi-Audio的发布正值中国AI产业快速崛起之际，其开源策略进一步推动了全球AI技术的民主化进程，为非西方国家的开发者提供了更多选择。
Kimi-Audio的发布不仅为音频处理领域注入了新的活力，也为全球AI生态系统树立了开放与协作的典范。
模型地址：
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Kimi-Audio由Moonshot AI推出：开源的音频模型开创行业新标准
Moonshot AI 近日发布了 Kimi-Audio，这是一款开源的音频基础模型，旨在推动音频理解、生成和交互领域的技术进步，被认为是多模态 AI 发展的重要里程碑。
全能音频处理能力：Kimi-Audio-7B-Instruct 基于 Qwen2.5-7B 架构，并结合 Whisper 技术，支持多种音频相关任务，包括语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）、文本到语音（TTS）、语音转换（VC）以及端到端语音对话。
创新的混合音频输入机制：采用混合音频输入方式，将输入音频分为离散语义标记和连续声学特征，采样率为 12.5Hz，显著提升了模型对复杂音频信号的理解能力。
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、音乐和环境音）上进行预训练，使模型具备强大的音频推理和语言理解能力。
低延迟音频生成：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。
多项基准测试领先：在多个音频基准测试中，Kimi-Audio 展现出领先的性能，超越了现有的开源和部分闭源模型。例如，在 LibriSpeech 数据集上，其词错误率（WER）分别为 1.28%（test-clean）和 2.42%（test-other）；在 AISHELL-1 数据集上，WER 低至 0.60%。
强大的泛化能力：在语音识别、情感分析和音频问答等任务中表现尤为突出，展现了强大的泛化能力。
降低使用门槛：作为一款开源模型，Kimi-Audio 降低了音频 AI 技术的使用门槛，使开发者、企业和研究人员能够以较低成本构建创新应用。
推动全球 AI 技术民主化：其开源策略进一步推动了全球 AI 技术的民主化进程，为非西方国家的开发者提供了更多选择。
此外，Kimi-Audio 的训练代码、模型权重以及评估工具包 Kimi-Audio-Evalkit 已在 GitHub 上开源。
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