分类： 音频方向

• 模型代码：https://github.com/boson-ai/higgs-audio
• 语音理解生成模型 Higgs-Audio：https://www.boson.ai/blog/higgs-audio
• Higgs Audio Tokenizer
• HiggsAudio-V2 模型架构
• https://www.boson.ai/blog/higgs-audio
• 模型微调：https://github.com/JimmyMa99/train-higgs-audio/tree/main
• 解读：量子位

Higgs Audio V2模型，不仅能处理文本，还能同时理解并生成语音。除了一些常规语音任务外，这个模型还具备一些较为罕见的能力，比如生成多种语言的自然多说话人对话、旁白过程中的自动韵律调整、使用克隆声音进行旋律哼唱以及同时生成语音和背景音乐。

整个过程堪称“大力出奇迹”，直接将1000万小时的语音数据整合到LLM的文本训练，

Higgs Audio v2 采用上图架构图中所示的“generation variant”。其强劲的性能源于三项关键技术创新：

• 开发了一套自动化注释流程，该流程充分利用了多个 ASR 模型、声音事件分类模型以及我们内部的音频理解模型。借助该流程，我们清理并注释了 1000 万小时的音频数据，并将其命名为 AudioVerse 。该内部理解模型在 Higgs Audio v1 Understanding 的基础上进行了微调，并采用了架构图中所示的“理解变体”。
• 从零开始训练了一个统一的音频分词器，它可以同时捕捉语义和声学特征。
• 提出了 DualFFN 架构，它增强了 LLM 以最小计算开销建模声学 token 的能力。

Higgs Audio V2 在音频 AI 能力上实现了重大飞跃：

• 多说话人对话自然流畅：多说话人对话往往难以处理，尤其是在角色无法匹配彼此的情绪和语气时。而借助 Higgs Audio V2，这种对话轻松自然，仿佛现场交流，充满生命力。
• 支持长音频生成：生成长音频时需要保持声音的一致性，同时兼顾真实感、吸引力和生动性。Higgs Audio 提供条件控制与提示机制，使长音频表现出色。
• 高保真音质：为了在高品质扬声器和耳机上实现逼真音效，V2 将音频处理管线从 16kHz 升级至 24kHz，带来更佳音质。
• 高效推理，资源友好：无论是个人项目还是商用部署，推理效率都很重要。我们最小的模型可以在 Jetson Orin Nano 上运行；最新的 3B Audio Generation V2 模型则至少需要 RTX 4090 才能高效推理。
• 生成真实、有情感的语音表现领先：在 EmergentTTS-Eval 基准测试中，其胜率超过 75%，超越 ChatGPT 4o。
• 开源：模型开源。
• 训练数据超千万小时：为实现更高音质与更逼真的语音效果，模型在超过1000万小时的音频上训练，并依托精细的处理与标注流程自动生成训练数据。

模型原理：

传统的语音和文本模型之间相互独立，李沐老师就想，欸，能不能将两者结合起来，直接让LLM用语音进行沟通。那么首先就要知道文本语言模型的本质是用给定的一段指令去生成预测结果，就是将任务先拆解为系统指令（system）、用户输入（user）、模型回复（assistant）三个部分。system告诉模型，需要做什么事情，例如回答该问题、写一段文字或者其他，user就是告知事情的详细内容，例如问题具体是什么、文字要什么风格。

所以如果要让模型支持语音，就需要为模型增加一个系统命令，在user里输入要转录为语音的文字，让模型从system里输出对应语音数据。这样语音任务就能转换成相同的处理格式，直接打通语音和文本之间的映射，通过追加更多的数据和算力，直接scaling law“大力出奇迹”。

音频分词器：

这就引出了新的问题，语音信号本质是连续的，要如何才能在离散的文本token中表示呢？

现有的方法是将一秒的语音信号裁切成多段（如100毫秒一段），为每一段匹配最相似的预定义模板（如45个模板），然后将其表示为长度为10的编号序列，也就是一个个token。

但这样做，虽然可以将一小时的音频从60兆压缩到0.16兆，但质量相当糟糕，所以需要优先保留语音的语义信息，而声学信号只保留少量部分，后续再通过其他手段还原。

于是他们训练了一个统一的离散化音频分词器，以每秒25帧 [40ms/帧] 的速度运行，同时保持甚至提高音频质量，以捕获语义和声学特征。

新的离散化音频分词器运行速度仅为每秒25帧，同时在音质上保持甚至优于码率翻倍的分词器。该模型是首个在 24 kHz 数据上训练的统一系统，覆盖语音、音乐与声音事件。同时，该模型采用简单的非扩散式编码器/解码器，实现快速批量推理。

解析模块：

• 语义教师模型 (Semantic Teacher): 生成语义表示 S，用于指导语义编码器提取语义信息；
• 语义编码器 (Semantic Encoder): 接收语义表示 S，提取语义特征 hS ；
• 声学编码器 (Acoustic Encoder): 直接从输入音频 X 中提取声学特征 hA ；
• 特征组合 (Concatenation): 将语义特征 hS 和声学特征 hA 进行特征组合，形成联合特征表示；
• Dense 层: 对联合特征进行非线性变换，生成预量化特征 hpre ；
• 残差向量量化 (RVQ): 对预量化特征进行hpre 量化，生成量化后的特征 hpost，并产生多个量化码本 Q1,Q2,…,Qm ；
• Dense 层: 对量化后的特征进行非线性变换hpost，生成用于解码的特征表示；

解码过程：

1. 语义解码器 (Semantic Decoder): 使用处理后的量化特征重建语义表示 S^ ；
2. 声学解码器 (Acoustic Decoder): 使用处理后的量化特征重建音频信号 X^ ；

具体流程：

1. 特征提取: 原始音频 X 输入后，通过语义教师模型生成语义表示 S，然后通过语义编码器和声学编码器分别提取语义特征和声学特征；
2. 特征组合与量化: 提取的语义和声学特征进行组合，经过非线性变换后进行残差向量量化，得到量化后的特征表示；
3. 解码与重建: 量化后的特征分别输入语义解码器和声学解码器，重建语义表示 S^ 和音频信号 X^ ；
4. 损失计算与优化: 通过计算语义损失和声学损失，优化模型的参数，使重建的语义和音频尽可能接近原始输入；

音频分词器性能：

整体架构

HiggsAudio-V2 模型基于大型语言模型（LLM），并集成了音频适配器（Audio Adapter）和音频解码器（Audio Decoder），用于处理音频输入和输出。

模型基于 Llama-3.2-3B 构建。为了增强模型处理音频 token 的能力，引入了“DualFFN”架构作为音频 adapter。DualFFN 充当音频专家，以最小的计算开销提升 LLM 的性能。通过引入 DualFFN，我们的实现保留了原始 LLM 91% 的训练速度。

组件组成

• Text Branch（浅蓝色）：处理文本输入。
• Understanding Variant（浅蓝色）：用于理解文本和音频输入。
• Generation Variant（黄色）：用于生成文本和音频输出。
• Audio Adapter – Dual FFN（虚线框）：专门设计用于处理音频令牌的模块，包含两个前馈网络（FFN）和多头自注意力（MHA）模块。

文本输入

• 文本输入通过 Text Tokenizer 转换为文本令牌（Text Token）。
• 文本令牌通过 Text Branch 进行处理。

音频输入

• 音频输入通过 Audio Tokenizer 转换为音频令牌（Audio Token）。
• 音频令牌通过 Understanding Variant 进行处理。
• 音频输入还通过 Semantic Encoder 提取语义信息。

文本和音频融合

• 文本和音频令牌在 LLM 中进行融合处理。
• Understanding Variant 和 Generation Variant 分别负责理解和生成任务。

音频适配器（Dual FFN）

• Audio Adapter 包含两个并行的前馈网络（FFN），分别处理文本和音频特征。
• 每个 FFN 之后都有一个归一化层（Norm）。
• 处理后的特征通过多头自注意力（MHA）模块进行进一步处理。
• 最终，处理后的文本和音频特征在音频适配器中融合。

为了提升模型处理音频令牌的能力，HiggsAudio-V2 引入了 “DualFFN” 架构作为音频适配器。DualFFN 作为音频专家模块，可以显著提升模型在音频任务上的性能，同时保持较低的计算开销。具体来说，DualFFN 在音频令牌处理过程中提供了额外的处理能力，使模型能够更有效地理解和生成音频数据。

延迟模式（Delay Pattern）

由于音频令牌化过程中涉及多个代码本，HiggsAudio-V2 采用了延迟模式（delay pattern）来实现跨代码本的并行代码生成。该模式通过在不同代码本之间引入偏移量，使得模型能够在保持音频质量的同时支持流式处理。延迟模式允许模型在生成音频时，同时处理多个代码本中的令牌，从而提高了生成效率。

然后要让模型很好地理解和生成声音，就需要利用模型的文本空间，将语音的语义尽量地映射回文本，当中需要大量的数据支持。

由于版权问题，沐导没有使用B站或YouTube这类公开视频网站数据，而是购买或从允许抓取的网站获取。这样得到的数据质量参差不齐，需要删除其中的90%才能满足1000万小时的训练数据需求。

其次，将语音对话表示为相应的system（场景描述、声学特征、人物特征等）、user（对话文本）、assistant（对应音频输出）的形式。由于OpenAI和谷歌一向禁止使用他们的模型输出再训练，且训练成本过高，为了实现这种标注，他们利用相同的模型架构额外训练出一个语音模型AudioVerse。

该模型接收用户语音输入，分析并输出场景、人物、情绪、内容等信息，再将输出反过来作为生成模型的system提示和user输入，实现模型的共同进步。

举个例子就是，如果想要教一个徒弟同时会拳脚功夫，但师傅一次又教不了，那就同时教两个徒弟，一个学打拳，一个学踢腿，然后让他们俩天天互相打，打着打着两个就都会拳脚功夫了。

最终，这个多模态模型就完成了，不仅可以完成简单的文本转语音，还能实现更复杂的任务，比如让它写一首歌并唱出来，再加上配乐。

还能根据语音分析场景、人物（性别、年龄、情绪状态）、环境音（室内外），并进行复杂的理解和推理。

在实时语音聊天上，还可实现低延迟、理解情绪并表达情绪的自然语音交互，而不仅仅是机械的问答。

在EmergentTTS-Eval基准上，相较于其他模型，性能可以说是遥遥领先，尤其是在“情绪”和“问题”类别中，相比GPT-4o-mini-tts高出了75.7%和55.7%的胜率。

此外，它在Seed-TTS Eval和情感语音数据集 (ESD) 等传统TTS基准测试中也取得了最佳性能。

Evaluation：

Seed-TTS Eval & ESD

我们使用参考文本、参考音频和目标文本对 Higgs Audio v2 进行零样本语音合成（TTS）测试。评估采用 Seed-TTS Eval 和 ESD 中的标准评估指标。【SIM 指标一般是指 Speaker Similarity】

EmergentTTS-Eval (“Emotions” and “Questions”)：根据 EmergentTTS-Eval 论文，我们报告了在使用 “alloy” 音色时，相较于 “gpt-4o-mini-tts” 的胜率。评判模型为 Gemini 2.5 Pro。

多说话人评估：我们还设计了一个多说话人评估基准，用于评估 Higgs Audio v2 在多说话人对话生成方面的能力。该基准集包含三个子集：

• two-speaker-conversation：包含1000条双人合成对话。我们固定两段参考音频，用以评估模型在双人语音克隆方面的能力，对话轮数在4到10轮之间，角色随机选择。
• small talk（无参考音频）：包含250条合成对话，生成方式与上类似，但特点是发言简短、轮数较少（4–6轮）。本集合未提供参考音频，旨在评估模型自动为角色分配合适声音的能力。
• small talk（有参考音频）：同样包含250条合成对话，发言更短。该集合在上下文中包含参考音频片段，类似于 two-speaker-conversation，用于评估基于参考音频的表现。

我们在这三个子集上报告了词错误率（WER）和说话人内相似度与说话人间差异度的几何平均值。除 Higgs Audio v2 外，我们还评估了 MoonCast 和 nari-labs/Dia-1.6B-0626 这两个当前最受欢迎、支持多说话人对话生成的开源模型。结果总结在下表中。由于 nari-labs/Dia-1.6B-0626 对话语长度及输出音频的严格限制，我们未能在 “two-speaker-conversation” 子集上运行该模型。

• 技术报告：http://arxiv.org/pdf/2507.17527
• 项目主页：https://seed.bytedance.com/seed_liveinterpret
• 类似的端到端全双工同声传译：Hibiki

！！！总结：必须认识到数据在模型训练的重要性。模型经过数十万小时语音数据的训练，数据质量中的任何瑕疵都可能在最终效果中被显著放大，这些潜在问题包括口音差异、准确读音、时间戳的准确预测，以及句子衔接的流畅度等关键要素。良好的性能正是建立在海量优质训练数据之上。

Seed LiveInterpret 2.0 是首个延迟&准确率接近人类水平的产品级中英语音同传系统，在中英同传翻译质量达到业界 SOTA 的同时，实现了极低的语音延迟水平。

它基于全双工端到端语音生成理解框架，支持中英互译，可实时处理多人语音输入，像人类同传译员一样以极低的延迟 “边听边说”，一边接收源语言语音输入，一边直接输出目标语言的翻译语音。同时，Seed LiveInterpret 2.0 还支持 0 样本声音复刻，让沟通更加流畅自然。

• 接近真人同传的翻译准确率 精准的语音理解能力保障了翻译准确度，在多人会议等复杂场景中英双向翻译准确率超 70%，单人演讲翻译准确率超 80%，接近真人专业同传水平。
• 极低延迟的 “边听边说” 能力 采用全双工语音理解生成框架，翻译延迟可低至 2-3 秒，较传统机器同传系统降低超 60%，实现了真正的 “边听边说” 翻译。
• 零样本声音复刻，音色真实自然 只需采样实时语音信号，便能提取声音特征，用说话人的音色特质实时 “说出” 外语，提升交流的沉浸感和亲和力。
• 智能平衡翻译质量、延迟和语音输出节奏 可根据语音清晰度、流畅度、复杂程度，调整输出节奏，并适配不同语言特性。面对超长信息，依然能保证传译语音节奏的自然流畅。

框架：

提出一种端到端的语音到语音同步翻译模型，在一个统一框架内无缝整合了同步语音翻译和语音克隆功能。

• 语言模型预训练：使用 Seed LLM 系列的方法对初始语言模型进行预训练，建立基础的文本生成与理解能力。
• 多模态扩展：集成一个预训练的音频编码器，使模型能够接受流式音频输入，扩展为具备音频处理能力的多模态 LLM。
• 多任务持续学习训练：在大规模多任务数据上进行自回归训练，生成包括文本 token（可选）和音频 token 的输出，实现语音合成。
• 高质量数据微调：使用人工标注的高质量数据进行微调，进一步优化模型在指令理解、多说话人识别、翻译策略关键能力上的表现。

问题：面临严格延迟约束下的同步翻译优化难题，需要在翻译质量与时序控制之间权衡。

核心思路：优化两个互补目标

• 片段内一致性：确保每个翻译片段自身准确、流畅
• 片段间连贯性：确保不同翻译片段之间逻辑衔接自然

奖励机制设计：

• 多维单轮奖励（step-level）：为每一步生成即时反馈，评估翻译准确性与时序控制，实现片段内部一致性优化
• 统一多轮奖励（sequence-level）：从全局角度评估整个翻译段落的连贯性，优化跨片段一致性

两阶段训练策略：

• 第一阶段：单轮奖励训练
  • 仅使用 step-level 奖励，学习人类翻译的先验知识，确保训练稳定
• 第二阶段：联合优化训练
  • 引入 sequence-level 奖励，与 step-level 奖励联合优化，平衡过程指标（每步表现）与结果指标（整体输出质量）

主要贡献包括：统一的语音到语音架构、跨语言的语音克隆机制，以及接近人类水平的翻译性能。

Training

Continual Training and Supervised Fine-tuning

为实现文本与语音之间的有效模态对齐，并提升跨语言能力，我们采用了全面的多任务多模态持续训练（CT）策略。该策略有效促进了语音与文本模态之间的对齐，并强化了模型的跨模态与跨语言泛化能力。

具体措施如下：

1. 多模态多任务训练数据
   • CT 数据集涵盖约 1000 亿 tokens，任务类型包括：
     • 语音转文本（Audio-to-Text Transcription）
     • 文本转语音（Text-to-Audio Synthesis）
     • 纯文本处理（Text-Only Tasks）
2. 数据质量控制
   • 为提升训练效率并确保数据质量，我们引入了基于语音质量指标的严格过滤流程，对语音数据进行筛选。

在持续训练之后，我们在高质量的人类标注数据上进行有监督微调，以激活同步语音传译所需的关键能力。该过程使模型能够建立以下数据驱动能力：

1. 读-写策略（read-write policy）
2. 多说话人区分能力
3. 语音翻译能力
4. 声音克隆能力

有监督微调显著提升了模型的指令跟随能力以及在核心传译任务上的整体表现。经过微调后的模型为后续的强化学习阶段提供了强大基础，使得后续优化更具针对性和有效性。

Reinforcement Learning

现代同声传译系统采用双工处理，将输入流分割成连续的音频块。形式上，我们将输入输出序列表示为：

每个音频片段（audioₜ）对应一个增量翻译 yₜ。我们将（audioₜ, yₜ）表示为序列中的第 t 个片段，并将 audio :=（audio₁, audio₂, …, audioₜ）表示为从 1 到 T 的聚合音频。在每个 t 片段中，我们有 yₜ :=（yₜ₁, yₜ₂, …, yₜₙ, …, yₜₙ），其中 N 是输出的长度。该模型利用当前音频片段（audioₜ）和之前的上下文 x<t，通过策略生成翻译 yₜ。

其中 πθ 是具有参数 θ 的策略 决定翻译策略。完整的轨迹概率定义为：

我们将 r_tⁿ 表示为 t 个块中第 n 个 token 的奖励。强化学习的目标是最大化每条轨迹上的累积奖励，即：

其中 𝒟 是训练数据集。以下部分详细说明了 r_tⁿ  的设计方式。

 奖励设计：平衡单轮反馈和多轮反馈

• 单轮奖励（Single-turn rewards）：在每个决策点提供即时反馈，用于评估中间的推理或生成步骤。
• 多轮奖励（Multi-turn rewards）：评估整个输出序列的质量，反映多个决策步骤的长期、累积效果。

同步翻译系统尤其具有独特挑战，因此需要精细化的奖励设计。该任务需同时优化两个互补目标：

片段内一致性（Intra-segment consistency）：要求模型在逐步输出时保持语义与时间上的准确性和完整性，适合采用单轮奖励（single-turn reward）进行即时评估。

片段间连贯性（Inter-segment coherence）：确保整个翻译序列在语义和时间上的连续性与一致性，适合采用多轮奖励（multi-turn reward），从全局角度评估累积的序列质量。

基于上述考量，我们提出了一种新颖的框架，将多维单轮奖励与统一多轮奖励相结合。

Single-turn Reward：方法利用了每个增量步骤的细粒度反馈，我们通过实证研究发现，这些反馈与人类的评估指标高度相关。

给定一个音频序列 {audio_t}₁^T 和相应的真实值 {yt^∗}₁^T ，沿着五个派生维度定义段内奖励：

检测准确性奖励（r^l​）：该奖励旨在鼓励模型在翻译前进行充分“倾听”，避免过早输出，从而提升语义单元完整性。

I(⋅) 为指示函数，条件成立时取值为 1，否则为 0；∣yt​∣ 表示模型在第 t 步生成的 token 数量；∣yt∗​∣ 表示参考翻译在第 t 步应生成的 token 数量。当模型和参考翻译在当前步都没有输出（token 数为 0）时，奖励为 1，否则为 0。该设计鼓励模型在语义信息尚不完整时保持“静默”，从而提升翻译的延迟-准确性权衡表现。

翻译主动奖励 ( r^s )：通过奖励尽快生成已确认的语义单元来鼓励语音翻译：鼓励模型在语义单元一旦可用时立即翻译

翻译质量奖励（r^q）：衡量当前步生成内容与参考翻译的相似度（可通过 BLEU、BERTScore 等）：

时序匹配奖励（r^c​）：鼓励模型生成的语音时长与参考时长一致，惩罚过长或过短：

格式一致性奖励（r^f​）：保证输出结构正确，如标点、格式符号等符合预设正则表达式：

最终单轮奖励定义如下：

多轮奖励：单轮奖励机制提供了详细的、逐步的反馈，能够在每一步的递增中平衡延迟和翻译质量，但它未能完全捕捉同声传译中固有的长期依赖关系和累积效应。尤其是，当生成的目标音频逐渐落后于源音频时，会导致破坏性延迟，从而降低用户体验。为了解决这些全局序列级的动态问题，我们设计了一个互补的多轮奖励机制，可以整体评估整个输出序列。

延迟惩罚（rL​）：惩罚翻译滞后，鼓励更及时的输出：

• l：可接受的最大等待阈值
• K：翻译片段数
• dk​：第 k 个翻译片段前等待的片段数量

序列级翻译质量奖励（rQ​）：衡量整个翻译序列与参考的匹配度（例如通过全局对齐算法）：

多轮奖励定义为：

最终奖励融合与正则项

• 每个子奖励在 batch 中进行标准化（均值为 0，方差为 1），提高数值可比性。
• 总奖励为标准化后的单轮与多轮奖励之和，融合了局部细粒度指导与全局一致性目标。
• 引入 KL 散度正则项：

用于鼓励当前策略 πθ​ 向参考策略靠拢，提升训练稳定性与可控性。

稳定强化学习训练：通过近端策略优化 (PPO)来优化定义的目标，该算法通过修剪的目标函数实现稳定高效的策略更新。训练目标公式如下：

 audio={audio_t}₁^T 表示输入的音频序列， y={y_t}₁^T 表示从旧策略 πθo⁢l⁢d 采样的翻译响应。优势估计 A_tⁿ 使用广义优势估计 (GAE)计算。由于这些奖励之间紧密耦合且差异化，调整它们各自的权重颇具挑战性，而且通常效果不佳。为了解决这些问题并稳定训练，我们采用了两种主要策略：自适应 KL 惩罚 和两阶段强化学习训练方案。

 Adaptive KL：

对于包含音频和文本 token 的序列，由于其长度较长，控制 KL 散度会更加困难，这自然会导致更高的累积 KL 散度。因此，KL 惩罚系数 β 必须设置为高于传统 RLHF 的设置。

采用对数空间中的比例控制器来自适应地调整 β ，以确保 KL 散度始终接近预定目标。

两阶段强化学习训练方案：在第一阶段，通过仅优化多维单轮奖励来预热模型，使其内化人类先验知识并实现稳定的学习动态。在第二阶段，使用结合过程和结果成分的多轮奖励对模型进行进一步训练，使其能够有效地优化和平衡延迟与翻译质量。、

Experiments

 评估指标：

对于文本翻译质量评估，我们主要依赖于人工评估指标——有效信息比例 (VIP)，该指标衡量翻译输出对每个语义片段传达说话者原始意图的准确程度，与人工翻译的判断高度一致。

在语音到语音评估中，我们提出了“语音有效信息比例”（SVIP）作为一种全面的人类评估指标。该指标建立在已有的“有效信息比例”（VIP）框架[6]之上，用于衡量完整语音会话中有效语义片段所占的比例。

当一个语音语义片段能够有效传达源语音的核心信息、准确表达说话者的原始意图、在可接受的延迟范围内完成传递、保持适合听众理解的语速，并达到清晰和易懂的声音质量标准时，即被视为有效。

在延迟评估方面，我们采用“首字母出现延迟”（FLAL）指标来衡量系统在段落级别输出第一个确定翻译所需的时间。在句子级别，我们使用广泛应用的“平均延迟”（AL）和“长度自适应平均延迟”（LAAL）指标，以比较不同方法之间的延迟表现。

在延迟表现上，Seed LiveInterpret 2.0 在语音到文本场景中，输出首字平均延迟仅 2.21 秒，在语音到语音场景中，输出延时仅 2.53 秒，做到了对翻译质量以及时延的均衡。

针对 Seed LiveInterpret 2.0 中译英和英译中两个方向的表现进行了客观评估，与其他翻译系统在翻译质量（BLEURT/ COMET）和延迟（AL/ LAAL/FLAL）等指标上进行对比。

结果显示，Seed LiveInterpret 2.0 在两个数据集上均表现出最高的翻译质量。在延迟方面，Seed LiveInterpret 2.0 在英到中方向上实现了语音到语音翻译的最低平均滞后（AL），在中到英方向上也表现出竞争力，展现了速度与准确度的良好平衡。

总体来看，Seed LiveInterpret 2.0 在句子级基准测试中，有效平衡了翻译质量与延迟。这不仅缓解了传统同传中 “译得准则慢，译得快则偏” 的痛点，配合音色复刻能力，让中英跨语言交流首次具备自然对话般的流畅感。

总结与展望

在本研究中，团队进一步认识到数据对模型训练的重要性。模型经过数十万小时语音数据的训练，数据质量中的任何瑕疵都可能在最终效果中被显著放大，这些潜在问题包括口音差异、准确读音、时间戳的准确预测，以及句子衔接的流畅度等关键要素。Seed LiveInterpret 2.0 良好的性能正是建立在海量优质训练数据之上。

Seed LiveInterpret 2.0 已初步展现出一定优势，其边界仍有拓展空间。比如，在语言覆盖方面，目前模型主要支持中英互译，其他语种尚未较好支持。此外，其声音复刻的稳定性、语音表现力、情绪复刻能力、极复杂情况下的翻译准确性等仍有进步空间。

在未来研究中，我们希望进一步挖掘模型潜力，通过优化算法、增强数据及改进训练策略等方式，逐步拓展同传模型的能力边界，提升其在复杂场景下的适应性和性能表现。

• 论文：LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models
• 文章：https://huggingface.co/blog/sirluk/llm-sequence-packing
• code实现：https://github.com/THUDM/LongAlign

 要让大型语言模型更有效地处理长文本上下文，需要在相似长度的输入序列上进行指令微调。LongAlign 方法，它可以帮助大型语言模型有效处理长达 64k 的长上下文，并展现出强大的长文本理解和生成能力。

LongAlign ：

动机：

• 目前缺乏用于有监督微调（SFT）的长文本指令跟随数据集，更缺乏构建此类数据的方法。
• 长上下文数据的长度分布差异较大，在多GPU环境中严重降低了传统批处理方法的训练效率——处理较短输入的GPU必须等待处理较长输入的GPU完成任务后才能继续运行。
• 亟需一个强健的基准评估体系，用于衡量大型语言模型在面对真实世界长文本查询时的处理能力。

贡献：

LongAlign 方法，分别从数据构建、高效训练和评估三个方面入手：

在数据方面，为构建一个多样化的长文本指令跟随数据集，从九个来源收集了长文本序列，并使用 Self-Instruct生成了 1 万条长度在 8k 到 64k 之间的指令数据。

在训练方面，为应对不均匀批处理导致的效率问题，采用了 packing 策略，即在将数据分发到 GPU 之前，将多个序列打包为接近最大长度的组合。但我们发现这种打包训练中的损失计算存在偏差：不同数量序列的打包在最终损失计算中被赋予相同权重。为缓解这一问题，我们提出了“损失加权策略”，对每条文本的损失进行加权平均，以平衡不同序列对整体损失的贡献。此外，我们还引入了“排序批处理”方法，将长度相近的序列分组，从而减少批内空闲时间。

在评估方面，开发了 LongBench-Chat 基准测试，它包含长度为 10k-100k 的开放式问题，这些问题由博士生进行标注。评估内容涵盖推理、编程、摘要以及多语种翻译等多种长文本指令跟随能力。使用 GPT-4（OpenAI，2023b）结合人工标注结果和少量示例，对模型生成的回答进行评分。

结论：

数据量与多样性的影响：长文本指令数据的数量和多样性都会显著影响模型处理长上下文的能力，最终性能差异最高可达 30%。

长文本指令数据的益处：增加长文本指令数据有助于提升模型在长上下文任务中的表现，同时不会削弱其处理短上下文任务的能力。

训练策略的有效性：采用的打包和排序批处理策略可将训练速度提升超过 100%，且不影响模型性能。此外，提出的损失加权技术还能将长文本任务的性能提升 10%。

数据集构建：

构建了一个包含10,000条长度在8k-64k之间的长文指令跟随数据集，这些数据来自于9个不同的数据源，包括学术论文、书籍、百科全书等，覆盖了多样化的任务类型。

高效训练方法：

为了确保模型在有监督微调（SFT）后依然具备处理长文本和短文本（即通用能力）的能力，将长文本指令数据与通用指令数据集混合用于训练。这种训练策略使得大量通用短文本数据与相对较少的长指令数据结合，从而形成了一个“长尾”式的数据长度分布。探索了两种训练方法：packing 和 sorted batching。

Packing（打包）

该方法通过将不同长度的数据拼接，直至达到最大长度，生成的打包数据整体长度接近最大限值。这些打包后的数据再进行批处理并在多 GPU 上处理，有效减少了每个批次中的空转时间。

此外，为防止同一 pack 中的不同序列在自注意力计算中发生“交叉污染”，我们传入了每个序列的起始与结束位置列表，并使用了 FlashAttention 2 中的 flash_attn_varlen_func 该方法支持高效的块对角注意力计算，计算量与 IO 时间均优于传统的二维注意力掩码。

Packing 策略存在的偏差

不过我们注意到，packing 会带来对长序列和目标 token 较多的序列的偏向。这是因为：不同的打包组（pack）在最终损失计算中被赋予相同权重，而每个打包组中包含的序列数量和每个序列的目标 token 数量却不同。

因此，在对每个批次求平均损失时，包含序列较少（通常是较长序列）或目标 token 较多的 pack，会对最终损失产生更大影响。

形式上，设将 M 个序列打包成 K 个 pack，第 i 个 pack 包含索引区间为 [Pi−1,Pi)的序列，其中 P0=1,PK=M+1。设 Li 为第 i个序列在其 Ni​ 个目标 token 上的总损失。如果我们希望对每个序列赋予相等的权重[ SFT中算loss ]，则损失应当为：

而在 packing 情况下计算得到的损失为：

(3)与公式 (2) 相比，在 packing 情况下，相当于为第 j个序列分配了一个权重：

也就是说，损失更偏向于目标 token 数较多的序列，以及位于pack 较小的组中的序列。

为了解决这种不公平，我们提出对第 i 个序列的损失进行缩放，缩放因子为：K/(N_iM)，然后对每个 pack 中缩放后的损失求和，这样得到的总损失将与公式 (2)（即平均每个序列损失）保持一致，从而消除了不同序列在损失计算中所受到的偏倚。

损失加权策略在下游任务中带来了约 10% 的性能提升。

Sorted Batching（排序批处理）

还提出了一种高效的 排序批处理策略。为确保每个 batch 中的序列长度相近，我们先按照序列长度对数据进行排序，然后在每轮训练中从中随机选取一段连续的数据组成一个 batch，且不重复使用。

不过，该方法不可避免地会引入 批次间数据分布的不均衡：某些 batch 可能全部由长序列组成，另一些则全是短序列。这种偏差可能对 SGD（随机梯度下降）优化过程造成严重影响。

尽管如此，我们在实验中发现，排序批处理显著加快了训练速度，且几乎不会对模型性能产生负面影响。这可能得益于我们使用了较大的梯度累积步数（gradient accumulation steps）和优化器本身较强的适应能力。

训练方法细节

这里介绍 packing 策略与损失加权的具体实现方式。

Packing 策略实现

在打包训练过程中，每个数据批次会传入一个特殊的一维注意力掩码。在该掩码中，第 i个元素表示第 i 个序列在该批次中的起始位置。掩码的第一个元素为 0，最后一个元素等于 batch_size × seq_len。

在注意力计算时，我们使用 FlashAttention 2 提供的 flash_attn_varlen_func 函数，并将该掩码传入其参数 cu_seqlens_q 和 cu_seqlens_k。该函数会根据掩码中相邻元素表示的起始和结束位置，在每个序列内部进行注意力计算。因此，每个序列的 Query 只能与自身的 Key 进行注意力操作，实现了“序列内独立注意”。

损失加权策略实现

在实现损失加权策略时，首先对训练数据进行预处理：为每个 pack 中的序列生成一个加权的一维掩码。该掩码中，对应目标 token 的位置权重为 1/N（其中 N 是当前序列的目标 token 数），其他位置为 0。

训练时，根据当前配置动态设置 M 和 K，表示即当前批次中序列的数量和 pack 的数量。然后，损失计算方法为：对每个 token 的交叉熵损失乘以比例系数 K/(MN)，再求和得到最终损失值。

Packing 加权loss代码实现：

SFT中算loss通常来讲都是样本内作token-level mean，样本间作sequence-level mean，也就是等式（2）的计算方式。如果不同样本间作token-level mean，则会使target token数量多的样本更受重视（相当于被upsample），从而引入不同样本间的不平衡。

### Support loss weighting for packing ###
        loss = None
        if labels is not None:
            lm_logits = lm_logits.to(torch.float32)
            # Shift so that tokens < n predict n
            shift_logits = lm_logits[..., :-1, :].contiguous()
            if isinstance(labels, tuple) or isinstance(labels, list):
                labels, weights = labels
            shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
            if self.pack_loss:
                shift_weights = weights[..., 1:].contiguous()
                loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-100, reduction='none')
                loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
                loss = (loss * shift_weights).sum()
            else:
                loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)
                loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))

            lm_logits = lm_logits.to(hidden_states.dtype)
            loss = loss.to(hidden_states.dtype)
        ### -------------------------------------- ###

• ThinkSound github：https://github.com/FunAudioLLM/ThinkSound
• ThinkSound paper：https://arxiv.org/pdf/2506.21448
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ThinkSound 是一个统一的 Any2Audio 生成框架，通过链式思维（Chain-of-Thought, CoT）推理进行流匹配指导。

基于 PyTorch 的多模态音频生成与编辑实现：可基于视频、文本、音频及其组合，生成或编辑音频，底层由多模态大语言模型（MLLMs）逐步推理驱动。

主要特性：

• Any2Audio：支持任意模态（视频、文本、音频或其组合）生成音频。
• 视频转音频 SOTA：在多个 V2A 基准上取得最新最优结果。
• CoT 驱动推理：基于链式思维推理，实现可组合、可控的音频生成。
• 交互式面向对象编辑：通过点击视觉对象或文本指令，细化或编辑特定声音事件。
• 统一框架：单一基础模型，支持生成、编辑与交互式工作流。

Abstract

ThinkSound 将音频生成与编辑分为三个交互式阶段，均由基于 MLLM 的链式思维（CoT）推理指导：

1. 拟音生成（Foley Generation）： 从视频生成基础、语义与时序对齐的声景。
2. 面向对象的细化： 通过点击或选择视频中的对象区域，对用户指定对象的声音进行细化或添加。
3. 定向音频编辑： 使用高级自然语言指令对生成音频进行修改。

在每个阶段，一个多模态大语言模型都会生成与上下文相符的 CoT 推理内容，用以指导统一的音频基础模型。此外，我们还引入了 AudioCoT，一个包含结构化推理标注的综合数据集，用于建立视觉内容、文本描述与声音合成之间的联系。

为视频生成真实的声音不仅仅是识别物体，它还需要对复杂的视觉动态和上下文进行推理，比如判断一只猫头鹰是在鸣叫还是在拍打翅膀，识别树枝轻微的摆动，并在一个场景中同步多个声音事件。

ThinkSound——在技术上，提出了三个关键创新：

• a) 对 MLLM 进行 AudioCoT 微调，使其能生成结构化、面向音频的推理链，明确捕捉时间依赖关系、声学属性与复杂音频事件的分解过程；
• b) 设计了一个基于 flow matching 的统一音频基础模型，支持所有三个阶段，能够从任意组合的输入模态（视频、文本、音频）中合成高保真音频。该模型直接受益于 MLLM 提供的细致 CoT 推理，将复杂音频场景分解为可控组件，在保证整体连贯性的同时实现重点声音事件的精确合成；
• c) 引入了一个新颖的基于点击的交互界面，使用户能够选择特定视觉对象进行音频精修，CoT 推理机制将视觉关注转化为语境合理的声音合成过程。

AudioCoT Dataset for CoT-Guided Generation and Editing

Multimodal Data Sources

AudioCoT 数据集包含视频-音频和音频-文本对。对于视频-音频数据，我们利用 VGGSound 和 AudioSet中精选的非语音子集，以确保广泛覆盖现实世界的视听事件。对于音频-文本数据，我们聚合了来自 AudioSet-SL 、Freesound 、AudioCaps和 BBC Sound Effects数据对，从而构建了一个用于训练多模态模型的多样化且具有代表性的语料库。

首先移除静默的音频-视频片段，仅保留含有效内容的素材。针对AudioSet子集，根据标签信息进一步剔除了含有人声的片段，以专注于非语音音频。随后将所有音视频片段统一分割为9.1秒的固定时长，舍弃较短片段以保证数据 uniformity（统一性）。为实现数据平衡，保持音乐与音效样本的比例约为1:1，确保两类别的均衡表征。

自动化 CoT 生成流程：

第一阶段：基础拟音思维链生成

• 视频-音频对处理：
  1. 使用VideoLLaMA2通过差异化提示策略提取视频的时序与语义信息
  2. 结合Qwen2-Audio生成音频描述
  3. 将视频描述与音频描述通过GPT-4.1-nano整合为完整思维链

• 纯音频-文本对处理：
  采用简化流程（无需VideoLLA2），直接生成音频描述后与现有文本标注整合
  该阶段生成的思维链能捕捉内容条件与对应音频元素的复杂关联，确保两类数据共同促进音频生成推理的全面理解

第二阶段：交互式对象中心思维链生成
为实现对象聚焦的音频生成，开发基于Grounded SAM2的ROI提取框架：

1. 对象定位：以音频描述为提示，生成潜在发声物体的边界框
2. 时序追踪：跨视频帧持续跟踪坐标变化
3. 语义增强：VideoLLA2为每个ROI片段提供详细语义描述
4. 复杂操作处理：
   • 建立分层推理结构，合并目标视频CoT 与参考视频的思维链CoT 以构建全局上下文
   • 结合ROI特定生成信息，通过GPT-4.1-nano生成连贯的操作逻辑

第三阶段：基于指令的音频编辑思维链生成
针对指令引导的音频编辑任务，基于四类核心（扩展、修复、添加和移除）分析并整合来自第一阶段的 CoT 信息。这些操作涵盖从扩展序列到删除不需要的片段的各种场景。GPT-4.1-nano 处理这些整合的信息，生成特定于指令的 CoT 推理链，同时执行相应的音频操作，创建（指令-CoT、输入音频、输出音频）三元组，用于模型训练和评估。

ThinkSound

Overview

ThinkSound 引入了一个新颖的分步式交互式音频生成和编辑框架，该框架由 CoT 推理引导。我们的方法将复杂的 V2A 任务分解为三个直观的阶段：(1) 基础拟音生成，创建语义和时间匹配的音景；(2) 通过用户点击进行基于区域的交互式细化；以及 (3) 基于高级指令的定向音频编辑。在每个阶段，MLLM 都会生成 CoT 推理，引导统一的音频基础模型制作和细化音轨。

使用多模态 LLM 进行 CoT 推理

为了实现分步式、情境感知的音频生成，我们利用 VideoLLaMA2 作为核心多模态推理引擎。VideoLLaMA2 之所以被选中，是因为其在融合视频、文本和音频模态方面拥有领先的能力，而其先进的时空建模对于捕捉视觉事件与其对应听觉表现之间的微妙相互作用至关重要。

通过AudioCoT数据集对VideoLLA2进行微调，使其适配音频推理领域。该数据集包含专为视听任务定制的丰富标注推理链，通过微调过程使模型具备三大核心能力：

（1）音频中心化理解能力

• 声学特性推断（如材料属性、空间混响等）
• 声音传播建模
• 视听对应关系推理（包括音频事件间的时序与因果关系，例如”脚步声先于开门声，随后出现对话声”）

（2）结构化思维链分解能力
将复杂音频生成/编辑任务拆解为明确可执行的步骤序列

（3）多模态指令跟随能力
可靠地解析并执行跨模态的多样化生成/编辑指令

如图3所示，微调目标采用标准的下一个token预测交叉熵损失。通过这种针对性适配，VideoLLA2被转化为专用音频推理模块，能够生成上下文精确的思维链指令，驱动ThinkSound流程的每个阶段。

CoT 引导的统一音频基础模型

ThinkSound 的核心是我们统一的音频基础模型，它能将 CoT 推理无缝转换为高质量音频，具体细节见图 3 右侧部分。使用预训练的 VAE将音频编码为潜在表示，并采用条件流匹配对模型进行训练，其中速度场预测以多模态上下文为条件，包括视觉内容、CoT 推理、文本描述和音频上下文。为了支持任意组合的输入模态，我们在训练过程中引入了无分类器引导的随机丢弃方法。通过以概率 p_drop 随机丢弃不同模态的组合，使模型在推理阶段能够处理任意输入配置——这对于我们的交互式框架至关重要。我们还结合了策略性音频上下文遮蔽，以支持音频修补和扩展等高级编辑操作。

在文本处理方面，我们采用了双通道编码策略：MetaCLIP对视觉字幕进行编码，提供场景级上下文；而 T5-v1-xl则处理结构化的 CoT 推理，以捕捉详细的时间和因果关系。这两种互补的表示被有效融合，MetaCLIP 的特征作为全局条件信号，而 T5 的输出则支持基于推理的精细控制。

我们改进的 MM-DiT 架构基于多模态生成建模领域的最新进展，包含三大关键组件：（1）采用混合型 Transformer 主干网络，在模态专用与共享处理之间交替进行。多流 Transformer 块为每个模态维护独立参数，同时共享注意力机制，从而高效处理多样输入，同时兼顾跨模态学习。（2）设计了自适应融合模块，通过门控机制对视频特征进行上采样并与音频潜变量融合。这不仅能够突出显著的视觉线索、抑制无关信息，还确保视频信息直接参与后续的单流 Transformer 块。通过将视频整合到音频潜变量空间，模型可以更好地捕捉细微视觉细节及其对声景的微妙影响，实现比仅依赖音频潜变量更丰富的跨模态推理。（3）通过对字幕和视频的 CLIP 特征进行均值池化，实现全局条件控制，并借鉴 MMAudio，引入同步特征以提升音视频时间对齐效果。最终得到的全局条件被添加到时间步嵌入中，并通过自适应层归一化（AdaLN）注入多流与单流块。

 逐步 CoT 引导的音频生成和编辑

通过支持输入模式与 CoT 的灵活组合，ThinkSound 支持将音频生成分解为图 1 所示的三个直观阶段。该三阶段流程通过直观的交互式工作流程，实现了逐步精细化、高度定制化的音频生成，CoT 推理在每个步骤中将用户意图与音频合成连接起来。

阶段 1：基于 CoT 的拟音生成
在第一阶段，系统分析整段视频以识别声学要素及其关系。经过微调的 MLLM 生成详细的 CoT 推理，明确识别主要声事件、环境元素、声学属性以及它们的时间依赖关系——确定物体何时发声及声音间的相互作用。这种结构化推理指导音频基础模型生成高保真音频，精准匹配视觉场景的语义内容与时间动态。借助 CoT 推理将复杂音频场景拆解为显式声源，模型能够生成多样且连贯的声景，捕捉微妙视觉线索与运动动态，实现逼真的音频合成。

阶段 2：交互式对象聚焦音频生成
第二阶段引入交互框架，让用户通过关注特定视觉元素来优化初步声景。借助简单的点击界面，用户可以选择感兴趣的物体进行音频强化。不同于第一阶段的整体生成方式，此阶段采用基于目标区域（ROI）的局部细化，利用分割出的目标区域指导定向音频合成。经过微调的 MLLM 针对所选 ROI 生成专门的 CoT 推理，关注该物体在全局背景下的声学特性。模型在这些结构化推理引导下生成物体专属声音，与第一阶段生成的音轨自然融合。值得注意的是，此阶段的基础模型将已有音频上下文作为附加条件信号纳入考虑。

阶段 3：基于指令的音频编辑
在最后阶段，用户可通过高层次的编辑指令来优化音质或修改特定元素。MLLM 将自然语言指令转译为具体的音频处理操作，利用 CoT 推理综合视觉内容和当前音频状态。基础模型在此推理及现有音频上下文条件下执行定向修改，同时保持整体连贯性。通过自然语言控制，非专业用户也可以完成复杂的音频操作，包括添加声音、移除声音、音频修补以及音频延展。

Results

虽然目前的 MLLM 模型能够很好地理解和推理语义信息，但它们在理解视频的精确时间和空间信息方面仍然存在局限性。例如，在定位声音事件的精确时间戳时，MLLM 模型经常无法提供准确的结果或给出错误的结果。此外，目前用于音频生成的开源视音频数据集在多样性和覆盖范围方面存在局限性，可能缺少稀有或特定文化的声音事件。未来，我们将继续探索更加多样化和全面的数据集，以提升模型的性能。此外，我们还将探索更有效的方法来提升生成音频的时间和空间对齐效果。