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Qwen3 技术报告

  • MoE 模型：Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B；其中 235B 和 30B 分别是总参数量，22B 和 3B 分别是激活参数量。
  • 密集模型：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B。

整体架构：

1) 包含num_experts个轻量级专家网络(Qwen3MoeMLP)的并行计算单元；

2) 基于注意力机制的路由网络(gate)。

在计算过程中，路由网络通过动态决策机制为每个输入Token生成路由决策，筛选出匹配度最高的top_k个专家节点。随后，系统将根据路由权重对选定专家的计算结果进行加权融合，最终生成该隐层的表征输出。

那么同样我们对比DeepSeekMOE，Qwen3MOE有两个点的改变：

1）没有shared expert。

2） 优化了MLP架构，变为Qwen3MoeSparseMoeBlock。

模型特性优化总结表：

特性实现细节
注意力机制改进的Qwen3Attention（支持Flash Attention优化）
MoE路由策略Top-K专家选择（默认K=2），支持权重归一化
专家结构每个专家为标准MLP（hidden_size → moe_intermediate_size → hidden_size）
动态专家分配每间隔decoder_sparse_step层使用MoE（其他层使用标准MLP）
负载均衡机制通过router_logits计算辅助损失，防止专家极化
计算优化使用index_add操作实现零浪费的专家计算

对比传统MOE优化效果：

优化方向Qwen3-MoE实现方案对比传统MoE模型优势
路由机制Top-K + 动态权重归一化（norm_topk_prob）缓解专家利用不均衡问题，相比Mixtral的固定权重分配更灵活
稀疏模式分层动态稀疏（decoder_sparse_step控制MoE层间隔）混合密集与稀疏计算，相比全MoE结构降低计算开销
内存优化logits_to_keep参数支持部分logits计算长序列生成时内存占用减少，优于Mixtral的全序列计算
注意力机制改进的Flash Attention 3.0集成相比标准Attention实现，训练速度提升，显存占用减少
负载均衡改进的辅助损失函数（load_balancing_loss_func+自研调整系数）专家利用率从Mixtral的提升，防止专家极化
动态计算mlp_only_layers参数跳过MoE层支持按需切换密集/稀疏模式，相比固定结构推理灵活性提升

性能方面，在代码、数学、通用能力等基准测试中，旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型表现相当。

此外，小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现却更胜一筹。甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

性能大幅提升的同时，Qwen3 的部署成本还大幅下降，仅需 4 张 H20 即可部署满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

核心亮点

  • 多种思考模式

Qwen3 模型支持两种思考模式：

  1. 思考模式：在这种模式下，模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案。这种方法非常适合需要深入思考的复杂问题。
  2. 非思考模式：在此模式中，模型提供快速、近乎即时的响应，适用于那些对速度要求高于深度的简单问题。

这种灵活性使用户能够根据具体任务控制模型进行“思考”的程度。例如，复杂的问题可以通过扩展推理步骤来解决，而简单的问题则可以直接快速作答，无需延迟。至关重要的是，这两种模式的结合大大增强了模型实现稳定且高效的“思考预算”控制能力。如上文所述，Qwen3 展现出可扩展且平滑的性能提升，这与分配的计算推理预算直接相关。这样的设计让用户能够更轻松地为不同任务配置特定的预算，在成本效益和推理质量之间实现更优的平衡。

下图为在 AIME24、AIME25、LiveCodeBech（v5）和 GPQA Diamond 等基准测试集中，非思考模式与思考模式的思考预算变化趋势。

  • 多语言

Qwen3 模型支持 119 种语言和方言。这一广泛的多语言能力为国际应用开辟了新的可能性，让全球用户都能受益于这些模型的强大功能。

语系语种&方言
印欧语系英语、法语、葡萄牙语、德语、罗马尼亚语、瑞典语、丹麦语、保加利亚语、俄语、捷克语、希腊语、乌克兰语、西班牙语、荷兰语、斯洛伐克语、克罗地亚语、波兰语、立陶宛语、挪威语（博克马尔语）、挪威尼诺斯克语、波斯语、斯洛文尼亚语、古吉拉特语、拉脱维亚语、意大利语、奥克语、尼泊尔语、马拉地语、白俄罗斯语、塞尔维亚语、卢森堡语、威尼斯语、阿萨姆语、威尔士语、西里西亚语、阿斯图里亚语、恰蒂斯加尔语、阿瓦德语、迈蒂利语、博杰普尔语、信德语、爱尔兰语、法罗语、印地语、旁遮普语、孟加拉语、奥里雅语、塔吉克语、东意第绪语、伦巴第语、利古里亚语、西西里语、弗留利语、撒丁岛语、加利西亚语、加泰罗尼亚语、冰岛语、托斯克语、阿尔巴尼亚语、林堡语、罗马尼亚语、达里语、南非荷兰语、马其顿语僧伽罗语、乌尔都语、马加希语、波斯尼亚语、亚美尼亚语
汉藏语系中文（简体中文、繁体中文、粤语）、缅甸语
亚非语系阿拉伯语（标准语、内志语、黎凡特语、埃及语、摩洛哥语、美索不达米亚语、塔伊兹-阿德尼语、突尼斯语）、希伯来语、马耳他语
南岛语系印度尼西亚语、马来语、他加禄语、宿务语、爪哇语、巽他语、米南加保语、巴厘岛语、班加语、邦阿西楠语、伊洛科语、瓦雷语（菲律宾）
德拉威语泰米尔语、泰卢固语、卡纳达语、马拉雅拉姆语
突厥语系土耳其语、北阿塞拜疆语、北乌兹别克语、哈萨克语、巴什基尔语、鞑靼语
壮侗语系泰语、老挝语
乌拉尔语系芬兰语、爱沙尼亚语、匈牙利语
南亚语系越南语、高棉语
其他日语、韩语、格鲁吉亚语、巴斯克语、海地语、帕皮阿门托语、卡布维尔迪亚努语、托克皮辛语、斯瓦希里语
  • 增强的 Agent 能力

我们优化了 Qwen3 模型的 Agent 和 代码能力，同时也加强了对 MCP 的支持。

预训练

在预训练方面，Qwen3 的数据集相比 Qwen2.5 有了显著扩展。Qwen2.5是在 18 万亿个 token 上进行预训练的，而 Qwen3 使用的数据量几乎是其两倍，达到了约 36 万亿个 token，涵盖了 119 种语言和方言。为了构建这个庞大的数据集，我们不仅从网络上收集数据，还从 PDF 文档中提取信息。我们使用 Qwen2.5-VL 从这些文档中提取文本，并用 Qwen2.5 改进提取内容的质量。为了增加数学和代码数据的数量，我们利用 Qwen2.5-Math 和 Qwen2.5-Coder 这两个数学和代码领域的专家模型合成数据，合成了包括教科书、问答对以及代码片段等多种形式的数据。

Qwen3模型采用三阶段预训练过程：

  1. 通用阶段 (S1): 在第一阶段，所有Qwen3模型使用4,096 token的序列长度，在超过30万亿token的数据上进行训练 。此阶段旨在建立模型的语言能力和通用世界知识基础，训练数据覆盖119种语言和方言 。
  2. 推理阶段 (S2): 为了进一步提升推理能力，此阶段的预训练语料库增加了STEM、编码、推理和合成数据的比例 。模型使用4,096 token的序列长度，在约5万亿高质量token上进行进一步预训练 。在此阶段还加速了学习率衰减 。
  3. 长上下文阶段: 在最后一个预训练阶段，收集高质量长上下文语料库，将Qwen3模型的上下文长度扩展到32,768 token 。长上下文语料库中，75%的文本长度在16,384到32,768 token之间，25%的文本长度在4,096到16,384 token之间 。报告提及沿用Qwen2.5的做法，使用ABF技术将RoPE的基础频率从10,000提高到1,000,000 。同时，引入YARN和Dual Chunk Attention (DCA)技术，在推理过程中实现序列长度容量的四倍增长 。

类似于Qwen2.5，Qwen3根据这三个预训练阶段开发了最优超参数（如学习率调度器和批次大小）预测的缩放律 。通过广泛实验，系统研究了模型架构、训练数据、训练阶段与最优训练超参数之间的关系 。最终为每个密集模型和MoE模型设定了预测的最优学习率和批次大小策略。

由于模型架构的改进、训练数据的增加以及更有效的训练方法，Qwen3 Dense 基础模型的整体性能与参数更多的Qwen2.5基础模型相当。例如，Qwen3-1.7B/4B/8B/14B/32B-Base 分别与 Qwen2.5-3B/7B/14B/32B/72B-Base 表现相当。特别是在 STEM、编码和推理等领域，Qwen3 Dense 基础模型的表现甚至超过了更大规模的 Qwen2.5 模型。对于 Qwen3 MoE 基础模型，它们在仅使用 10% 激活参数的情况下达到了与 Qwen2.5 Dense 基础模型相似的性能。这带来了训练和推理成本的显著节省。

后训练

为了开发能够同时具备思考推理和快速响应能力的混合模型，我们实施了一个四阶段的训练流程。该流程包括：（1）长思维链冷启动，（2）长思维链强化学习，（3）思维模式融合，以及（4）通用强化学习。

后训练部分详细介绍了Qwen3模型的后训练流程和评估结果 。Qwen3的后训练流程策略性地设计了两个核心目标：思维控制和强到弱蒸馏 。

思维控制 (Thinking Control):

思维控制涉及将“非思维”模式和“思维”模式集成到模型中，为用户提供灵活性，选择模型是否进行推理，并通过指定思维过程的token预算来控制思考的深度 。

强到弱蒸馏 (Strong-to-Weak Distillation):

强到弱蒸馏旨在优化轻量级模型的后训练过程 。通过利用大型模型的知识，显著降低了构建小型模型所需的计算成本和开发工作 。

如图1所示，Qwen3系列的旗舰模型遵循复杂的四阶段训练过程 。前两个阶段侧重于发展模型的“思维”能力 。后两个阶段旨在将强大的“非思维”功能整合到模型中 。

初步实验表明，将教师模型的输出logit直接蒸馏到轻量级学生模型中，可以有效增强其性能，同时保持对其推理过程的细粒度控制 。这种方法避免了为每个小型模型单独执行详尽的四阶段训练过程 。它带来了更好的即时性能（通过更高的Pass@1分数体现），也提高了模型的探索能力（通过改进的Pass@64结果反映） 。此外，它以更高的训练效率实现了这些提升，所需的GPU小时仅为四阶段训练方法的1/10 。

在第一阶段，我们使用多样的的长思维链数据对模型进行了微调，涵盖了数学、代码、逻辑推理和 STEM 问题等多种任务和领域。这一过程旨在为模型配备基本的推理能力。后训练始于策划一个涵盖数学、代码、逻辑推理和通用STEM问题等广泛类别的综合数据集 。数据集中的每个问题都配有经过验证的参考答案或基于代码的测试用例 。该数据集作为长链式思维（long-CoT）训练“冷启动”阶段的基础 。数据集构建涉及严格的两阶段过滤过程：查询过滤和响应过滤 。报告详细描述了过滤过程，包括使用Qwen2.5-72B-Instruct识别和移除不易验证的查询，排除无需CoT推理即可正确回答的查询，以及对生成的候选响应进行多项标准的严格过滤 。此阶段的目标是在模型中注入基础的推理模式，而不过度强调即时推理性能 。

第二阶段的重点是大规模强化学习，利用基于规则的奖励来增强模型的探索和钻研能力。推理RL阶段使用的查询-验证对必须满足四个标准：未在冷启动阶段使用、对冷启动模型可学习、尽可能具有挑战性、涵盖广泛的子领域 。共收集了3,995对查询-验证对，并使用GRPO更新模型参数 。报告提及使用大批次大小和每次查询多次rollout，以及利用离线训练提高样本效率，对训练过程有益 。通过控制模型的熵，平衡探索和利用，实现了训练和验证性能的持续改进 。例如，Qwen3-235B-A22B模型的AIME’24分数在170个RL训练步骤中从70.1提高到85.1 

在第三阶段，我们在一份包括长思维链数据和常用的指令微调数据的组合数据上对模型进行微调，将非思考模式整合到思考模型中。确保了推理和快速响应能力的无缝结合。思维模式融合阶段的目标是将“非思维”能力整合到之前开发的“思维”模型中 。这允许开发者管理和控制推理行为，同时降低部署独立模型处理思维和非思维任务的成本和复杂性 。为此，在推理RL模型上进行持续监督微调（SFT），并设计聊天模板来融合两种模式 。

SFT数据构建：SFT数据集结合了“思维”和“非思维”数据 。为了不损害第二阶段模型的性能，“思维”数据是使用第二阶段模型本身通过对第一阶段查询进行拒绝采样生成的 。“非思维”数据则精心策划，涵盖编码、数学、指令遵循、多语言任务、创意写作、问答和角色扮演等广泛任务 。报告还提及使用自动生成的清单评估“非思维”数据的响应质量，并增加低资源语言翻译任务的比例以增强性能 。

聊天模板设计：为了更好地集成两种模式并允许用户动态切换模型的思维过程，Qwen3设计了聊天模板 。通过在用户查询或系统消息中引入/think和/no think标志，模型可以根据用户的输入选择适当的思维模式 。即使在非思维模式样本中，也保留了空的思维块，以确保模型内部格式的一致性 。默认情况下，模型在思维模式下运行，因此也包含一些用户查询不含/think标志的思维模式训练样本 。对于更复杂的多轮对话，随机插入多个/think和/no think标志，模型响应遵循最后遇到的标志 。

思维预算：思维模式融合的另一个优势是，一旦模型学会以非思维和思维模式响应，它自然会发展出处理中间情况的能力——基于不完整的思考生成响应 。这为实现模型思维过程的预算控制奠定了基础 。当模型的思考长度达到用户定义的阈值时，会手动停止思考过程并插入停止思考指令，然后模型根据其累积的推理生成最终响应 。报告指出，这种能力并非显式训练所得，而是思维模式融合应用自然产生的结果 。

最后，在第四阶段，我们在包括指令遵循、格式遵循和 Agent 能力等在内的 20 多个通用领域的任务上应用了强化学习，以进一步增强模型的通用能力并纠正不良行为。

通用RL阶段旨在广泛增强模型在各种场景下的能力和稳定性 。为此，建立了覆盖20多个不同任务的复杂奖励系统，每个任务都有定制的评分标准 。这些任务专门针对以下核心能力的提升：指令遵循、格式遵循、偏好对齐、Agent能力和专业场景下的能力（如RAG任务） 。

报告提及使用了三种不同类型的奖励来提供反馈：基于规则的奖励（用于推理RL阶段和通用任务，如指令遵循和格式遵循）、基于模型的奖励（带参考答案，允许更灵活地处理多样化任务）、基于模型的奖励（不带参考答案，利用人类偏好数据训练奖励模型，处理更广泛的查询并增强模型的互动性和帮助性）。

强到弱蒸馏 (Strong-to-Weak Distillation):

强到弱蒸馏流程专门为优化轻量级模型而设计，包括5个密集模型（Qwen3-0.6B、1.7B、4B、8B和14B）和1个MoE模型（Qwen3-30B-A3B）。这种方法在增强模型性能的同时，有效赋予了强大的模式切换能力 。蒸馏过程分为两个主要阶段：

  1. 离线蒸馏 (Off-policy Distillation): 在初始阶段，结合教师模型在/think和/no think模式下生成的输出进行响应蒸馏 。这有助于轻量级学生模型发展基本的推理技能和在不同思维模式之间切换的能力 。
  2. 在线蒸馏 (On-policy Distillation): 在此阶段，学生模型生成在线序列进行微调 。具体来说，采样提示，学生模型以/think或/no think模式生成响应 。然后通过将学生的logit与教师模型（Qwen3-32B或Qwen3-235B-A22B）的logit对齐，最小化KL散度来微调学生模型 。

通过评估Qwen3-32B模型在不同训练阶段的性能，报告得出结论：第三阶段将非思维模式整合到模型中，模型开始具备模式切换的初步能力 。第三阶段还增强了思维模式下的通用和指令遵循能力 。第四阶段进一步加强了模型在思维和非思维模式下的通用、指令遵循和Agent能力，确保了准确的模式切换 。

然而，对于知识、STEM、数学和编码等任务，思维模式融合和通用RL并未带来显著改进，甚至在一些挑战性任务上，思维模式下的性能有所下降 。报告推测这种性能下降是由于模型在更广泛的通用任务上进行训练，可能会损害其在处理复杂问题时的专业能力，并表示在Qwen3开发过程中接受了这种性能权衡以增强模型的整体多功能性 。

高级用法：

我们提供了一种软切换机制，允许用户在 enable_thinking=True 时动态控制模型的行为。具体来说，您可以在用户提示或系统消息中添加 /think 和 /no_think 来逐轮切换模型的思考模式。在多轮对话中，模型会遵循最近的指令。

未来发展：

Qwen3 代表了我们在通往通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）旅程中的一个重要里程碑。通过扩大预训练和强化学习的规模，我们实现了更高层次的智能。我们无缝集成了思考模式与非思考模式，为用户提供了灵活控制思考预算的能力。此外，我们还扩展了对多种语言的支持，帮助全球更多用户。

展望未来，我们计划从多个维度提升我们的模型。这包括优化模型架构和训练方法，以实现几个关键目标：扩展数据规模、增加模型大小、延长上下文长度、拓宽模态范围，并利用环境反馈推进强化学习以进行长周期推理。我们认为，我们正从专注于训练模型的时代过渡到以训练 Agent 为中心的时代。

Nexa AI OmniAudio-2.6B：全球最快的边缘部署音频语言模型

OmniAudio 是全球最快、最高效的音频语言模型——OmniAudio – 2.6B 是一款高性能的多模态音频语言模型，参数量为 2.6B，能够高效处理文本和音频输入。它将 Gemma – 2 – 2B、WhisperTurbo 以及定制的 Projector 模块集成到一个统一框架中，突破了传统模型串联 ASR（自动语音识别）和 LLM（大语言模型）的架构限制，实现了更低延迟、更高效能的音频 – 文本一体化处理。这种一体化的设计使得音频信息能够直接在模型内部进行处理和转换，避免了传统架构中多次数据传输和处理带来的延迟和资源浪费。

huggingface : https://huggingface.co/NexaAIDev/OmniAudio-2.6B

二、技术原理

1、模型架构

Gemma – 2 – 2B：作为负责文本处理的基础语言模型，它拥有强大的语言理解和生成能力。其内部的神经网络结构经过精心设计和训练，能够对音频文本转换后的文本进行深入分析和理解。例如，在处理复杂的语义关系时，Gemma – 2 – 2B 可以准确地识别出词汇之间的逻辑联系，从而为后续的语言生成提供准确的基础。

  • WhisperTurbo：是优化后的音频编码器，能够生成高质量的音频嵌入。它通过对音频信号进行特征提取和编码，将音频信息转化为模型可处理的形式。WhisperTurbo 在处理音频信号时，能够捕捉到音频中的细微特征，如语音的语调、语速变化等，这些特征对于准确理解音频内容至关重要。
  • 定制Projector模块：将 Whisper 的音频 token 转化为与 Gemma 文本嵌入对齐的序列，确保音频 – 文本模态的高效融合。它通过一种特殊的映射机制，使得音频和文本在向量空间中能够准确对应，同时保持语言模型的原始性能。这种对齐方式使得模型在处理音频输入时，能够像处理文本输入一样高效地进行语言理解和生成。

2、训练方法

  • 预训练阶段：基于 MLSEnglish10K 转录数据集进行基础的音频 – 文本对齐能力训练。为了支持多任务应用，数据集中引入了特殊的 <|transcribe|>token，用以区分语音转文本和内容补全任务，确保模型在不同场景下性能的一致性。在预训练过程中，模型通过大量的音频 – 文本对数据学习，逐渐掌握音频和文本之间的对应关系，形成初步的音频处理和语言理解能力。
  • 监督微调阶段（SFT）：使用合成数据集进行指令调优。数据集同样以 MLSEnglish10K 为基础，结合专有模型对上下文进行扩展，生成丰富的 “音频 – 文本” 对。通过这种方式，模型具备了更强的音频输入语义理解和会话生成能力。例如，在处理特定领域的音频数据时，模型能够根据微调数据中的领域知识，准确理解音频中的专业术语和特定表达方式。
  • 直接偏好优化（DPO）：利用 GPT – 4O API 对模型初始输出进行评估，标注不正确的输出为 “拒绝”（rejected），并生成替代答案作为 “偏好”（preferred）参考。为了保持 Gemma – 2 的文本处理性能，额外增加了偏好训练步骤，使用 Gemma – 2 的原始文本作为 “标准” 训练模型，在处理音频输入时匹配其高水平表现。通过 DPO，模型能够不断优化自己的输出，使其更加符合人类的语言习惯和实际需求。

三、功能特点

1、处理速度快

在 2024 Mac Mini M4 Pro 上，使用 Nexa SDK 并采用 FP16 GGUF 格式时，模型可实现每秒 35.23 个令牌的处理速度，而在 Q4_K_M GGUF 格式下，可处理每秒 66 个令牌。相比之下，Qwen2 – Audio – 7B 在相似硬件上只能处理每秒 6.38 个令牌，展示出显著的速度优势，能够满足实时音频处理的需求。例如，在实时语音翻译场景中，快速的处理速度可以确保翻译结果几乎与语音同步输出，大大提高了沟通效率。

2、资源效率高

模型的紧凑设计有效减少了对云资源的依赖，使其成为功率和带宽受限的可穿戴设备、汽车系统及物联网设备的理想选择，降低了设备的运行成本和对网络的依赖。在一些网络信号不稳定的偏远地区，或者在电池续航有限的可穿戴设备上，OmniAudio – 2.6B 能够凭借其低资源消耗的特点，稳定地运行并提供准确的音频处理服务。

3、高准确性和灵活性

尽管 OmniAudio – 2.6B 专注于速度和效率，但其在准确性方面也表现不俗，适用于转录、翻译、摘要等多种任务。无论是实时语音处理还是复杂的语言任务，OmniAudio – 2.6B 都能够提供精准的结果。例如，在处理学术讲座的音频转录时，模型能够准确识别专业术语和复杂的句子结构，生成高质量的文字转录稿。

四、应用场景

1、智能家居

可以集成到智能家居设备中，如智能音箱、智能家电等，实现语音控制和交互。用户可以通过语音指令控制家电的开关、调节温度、查询信息等，提供更加便捷的智能家居体验。例如，用户只需说出 “打开客厅的灯”，智能音箱中的 OmniAudio – 2.6B 模型就能准确识别指令并控制灯光设备，让家居生活更加智能和便捷。

2、车载系统

在汽车中，OmniAudio – 2.6B 可以用于语音导航、语音娱乐系统、车辆状态查询等功能。驾驶员可以通过语音与车辆进行交互，提高驾驶安全性和便利性。比如，驾驶员在行驶过程中无需手动操作，只需说出 “导航到最近的加油站”，车载系统就能快速响应并规划路线，避免了分心驾驶带来的安全隐患。

3、远程医疗

在远程医疗领域，该模型可以用于实时转录医生与患者的对话、翻译医疗文件和语音指令等，提高医疗服务的效率和质量，方便医患之间的沟通。例如，在跨国远程会诊中，OmniAudio – 2.6B 可以实时翻译不同语言的对话，让医生和患者能够无障碍交流，确保诊断和治疗的准确性。

4、可穿戴设备

如智能手表、智能耳机等可穿戴设备可以利用 OmniAudio – 2.6B 实现语音助手功能，用户可以通过语音查询天气、设置提醒、发送短信等，为用户提供更加便捷的操作方式。比如，用户在运动时双手不方便操作，只需对着智能手表说出 “设置明天早上 7 点的闹钟”，手表就能快速完成设置，提升了用户体验。

Kimi-Audio 音频基础大模型

遵循自然语言处理领域的发展轨迹，音频处理正快速从”单任务专用模型”向”多任务通用模型”演进。

Kimi-Audio被设计为一个通用的音频基础模型，能够在单一统一框架内处理多种音频处理任务。主要特性包括：

  • 通用能力：支持自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频描述（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）以及端到端语音对话等多样化任务。
  • 顶尖性能：在多项音频基准测试中达到最先进水平（参见评估部分和技术报告）。
  • 大规模预训练：基于超过1300万小时的多样化音频数据（语音、音乐、环境声）和文本数据进行预训练，具备强大的音频推理和语言理解能力。
  • 创新架构：采用混合音频输入（连续声学向量+离散语义标记）和具有并行输出头的LLM核心架构，可同步生成文本和音频标记。
  • 高效推理：配备基于流匹配技术的分块流式解码器，实现低延迟音频生成。
  • 开源计划：公开预训练和指令微调的代码与模型检查点，并发布完整评估工具包以促进社区研发。

Introduction

现有研究在构建通用音频基础模型方面仍存在不足：

1）仅聚焦特定任务类型（如音频理解、音频生成或语音对话）；

2）忽视音频预训练，仅在下游任务微调LLM

Kimi-Audio作为开源音频基础模型，通过三大核心要素实现技术突破：

• 架构创新
模型包含音频分词器（输入）、解分器（输出）和音频LLM核心（处理）三大组件。采用离散语义音频标记作为基础表征，同时在输入端融合连续声学向量以增强感知能力，在输出端结合离散文本token以提升生成能力。通过将音频token率压缩至12.5Hz，有效弥合文本与音频序列的模态鸿沟。

• 数据工程
构建包含语音增强、说话人分离、转写过滤等流程的数据处理管线，采集超1300万小时预训练数据。针对监督微调阶段，我们创新提出纯开源数据解决方案——仅依赖公开资源与处理工具即可构建高质量SFT数据集，无需商业数据采购。

• 训练策略
基于预训练LLM初始化模型，设计三级渐进式预训练任务：1）单模态（纯文本/音频）知识学习；2）音频-文本跨模态映射；3）音文交错联合建模。在微调阶段开发高效训练方案提升任务泛化性。

针对音频模型评估标准不统一的问题，开发了包含语音识别、音频理解、语音对话等全维度评测工具包。

Architecture

Kimi-Audio作为一种音频基础模型，采用统一架构实现音频理解、生成与对话的全方位处理。如图2所示，系统包含三大核心组件：

  1. 音频分词器：通过12.5Hz帧率的向量量化将输入音频转换为离散语义标记，同时提取连续声学向量增强感知能力；
  2. 音频大模型：采用共享Transformer层处理多模态输入后，通过并行输出头同步生成语义标记与文本标记，提升生成能力；
  3. 音频解码器：基于流匹配技术将预测的离散语义标记重建为连贯音频波形。

该一体化架构使Kimi-Audio能在单一模型中无缝处理语音识别、理解及对话等多样化任务。

音频分词器

本模型采用离散语义标记+连续声学向量的混合分词策略，在保留离散标记语义效率的同时，通过连续表征捕捉丰富声学细节。

离散语义token：继承GLM-4-Voice方案，基于Whisper编码器架构引入向量量化层，通过单码本将语音表征压缩为12.5Hz低帧率的离散标记序列。该组件源自监督式语音分词器，由ASR模型驱动优化。

连续声学特征：从预训练Whisper模型提取50Hz帧率的连续特征，通过适配器降采样至12.5Hz后与离散标记嵌入相加，作为音频LLM的联合输入。

技术优势：离散标记提供高效语义表征、连续特征保留细粒度声学信息、12.5Hz统一帧率实现模态对齐

音频大语言模型

该模型能产生多模态输出，包括音频的离散语义标记和对应文本标记，以增强生成能力。为实现音频语义标记与文本响应的同步生成，我们改造了标准LLM架构，将其划分为共享功能模块与专用功能模块：原始Transformer底层（即最初若干层）的大部分被用作共享层，这些层通过处理输入序列学习跨模态表征，整合输入或上下文中文本与音频模态的信息。基于共享层，架构分叉为两个并行的Transformer层头部——文本头部专门自回归预测文本标记以形成文本输出，音频头部则预测离散音频语义标记，这些预测的音频标记随后传入音频解标记器模块合成最终波形输出。

为充分利用预训练文本LLM的强大语言能力，共享Transformer层和文本头部的参数直接初始化为预训练文本LLM的权重，音频头部层则随机初始化。该策略确保模型在习得高效音频处理与生成能力的同时，始终保持卓越的文本理解与生成性能。

音频解码器

音频解码器的目标是根据离散语义音频标记生成高质量、富有表现力的语音。我们采用与MoonCast相同的解标记器架构，该架构包含两部分：

  • 1）流匹配模块，将12.5Hz的语义标记转换为50Hz的梅尔频谱图；
  • 2）声码器，将梅尔频谱图转换为波形。

为降低语音生成延迟，我们设计了一种分块流式解标记器。初步实验表明，若简单将语义标记分块独立解码，会在块边界出现断续问题。因此，我们提出了一种带前瞻机制的分块自回归流式框架。

分块自回归流式框架
将音频分割为块（如每块1秒）：{c₁, c₂, …, cᵢ, …, c_N}，其中N为总块数。首先，为匹配语义标记（12.5Hz）与梅尔频谱图（50Hz）的序列长度，将语义标记上采样4倍。其次，在训练和推理时应用分块因果掩码——对于当前块cᵢ，所有先前块cⱼ（j<i）均作为提示。设cᵢ的梅尔频谱图为mᵢ，对应离散语义音频标记为aᵢᵈ。流匹配模型的前向步骤会将mᵢ与高斯噪声混合，反向步骤则在条件aᵢᵈ和历史提示cⱼ（含mⱼ与aⱼᵈ）下去噪生成纯净的mᵢ。推理时，当LLM生成一个音频块后，流匹配模型会立即将其解标记为梅尔频谱图，最终通过BigVGAN码器逐块生成波形。

前瞻机制
实验发现，因果注意力机制因无法感知块边界未来上下文，导致生成音频在边界处仍存在断续。为此，我们提出无需训练的前瞻机制：对于当前块cᵢ，从下一块cᵢ₊₁提取n个（如4个）未来语义标记拼接至cᵢ末端，形成扩展块ĉᵢ。解标记ĉᵢ生成梅尔频谱图后，仅保留原始cᵢ对应的部分。该机制仅会使首块生成延迟n个标记的时间，但显著改善边界连续性。

Data

预训练数据

我们的预训练语料库包含单模态（纯文本、纯音频）和多模态（文本-音频）数据。纯音频预训练数据覆盖了广泛的现实场景，包括有声书、播客和访谈等，约包含1300万小时的原始音频，涵盖丰富的声学事件、音乐、环境音、人声以及多语言信息。

大多数音频语料仅包含原始音频，缺乏对应的转录文本、语言类型、说话人标注和分段边界。此外，原始音频中常存在背景噪声、混响和说话人重叠等干扰因素。我们开发了高效的自动音频数据处理流程以生成高质量标注，最终形成多模态（音频-文本）数据。相较于以往主要生成无上下文信息的短音频片段的数据流程，我们的流程旨在提供具有连贯长上下文的长音频标注。该流程按步骤包含以下核心组件（如图3所示）：

语音增强
为抑制背景噪声和混响，我们基于Band-Split RNN（BSRNN）架构开发了语音增强模型（图3A）。该模型可进行48kHz语音增强。实验发现语音增强会消除环境音和音乐，可能损害音频理解能力，因此在预训练阶段我们以1:1比例随机选择原始或增强后的音频。

基于聚类分割的分段
我们采用说话人聚类分割方法处理长音频，使用PyAnnote工具包¹进行说话人聚类（图3B），该工具会对音频分段并标注说话人标签。但原始输出效果欠佳，因此我们开发了后处理流程来优化：

  • 说话人聚类合并：PyAnnote可能将同一说话人标注为多个聚类，导致碎片化。我们计算每个初始聚类的代表性说话人嵌入向量，合并余弦相似度超过0.6的聚类对（图3C）。
  • 基于分块的重分配：初始分割可能产生包含多说话人的片段。为提纯：1）先将所有片段切分为1.5秒分块；2）对相邻分块，若余弦相似度低于0.5则视为不同说话人，并将其重分配到相似度最高的说话人聚类（图3D）。
  • 片段合并：初始分割可能导致片段长度差异过大（短于1秒或长于100秒）。我们迭代合并标注为同一说话人的相邻片段（重分配后），合并终止条件为：累计长度超过27秒或片段间静音间隔大于2秒（图3E）。
    经此优化后的分割结果比基线输出具有更准确的说话人轮换和更一致的片段长度。

语音转写
为获取各语音片段的语言类型和文本转录，我们首先使用Whisper-large-v3模型检测语言类型。本研究仅保留英语和汉语片段进行转写：英语片段直接使用Whisper-large-v3生成带标点的文本；汉语片段采用FunASR工具包³的Paraformer-Zh模型生成带字级时间戳的文本。由于Paraformer-Zh无法输出标点，我们按以下策略添加：若相邻字符间隔大于0.5秒但小于1.0秒，插入”逗号”；若超过1.0秒，则插入”句号”。

实施细节
该数据处理流程部署在30个云实例组成的集群上，每个实例配备128个虚拟CPU（vCore）、1TB内存和8块NVIDIA L20 GPU，采用支持AMX等向量化加速指令的英特尔至强铂金8575C处理器。整个集群总计提供3,840个vCore、30TB内存和240块NVIDIA L20 GPU。经深度优化后，该流程每日可处理约20万小时原始音频数据。

监督微调（SFT）数据

在预训练阶段之后，我们通过监督微调（SFT）进一步提升 Kimi-Audio 在指令跟随和音频处理任务上的性能。SFT 数据主要分为三类：音频理解、语音对话 和 音频转文本对话。

音频理解

我们主要采用开源数据集进行音频理解训练，涵盖 6 种任务：

  • 自动语音识别（ASR）
  • 音频问答（AQA）
  • 自动音频描述（AAC）
  • 语音情感识别（SER）
  • 声音事件分类（SEC）
  • 音频场景分类（ASC）

具体数据集及 SFT 阶段的训练轮次详见表 1。

除开源数据外，我们还使用了：

  • 55,000 小时 内部 ASR 数据
  • 5,200 小时 内部音频数据（覆盖 AAC/AQA 任务）

语音对话

为了激活 Kimi-Audio 模型在不同对话场景下生成多样化风格、高表现力语音的能力，我们构建了大规模的语音对话数据，这些数据由一系列用户查询和助手响应组成的多轮对话构成。

用户查询生成

  • 我们指导 大语言模型（LLM） 编写用户查询文本，然后使用 Kimi-TTS 系统将其转换为语音。
  • 提示语音（prompt speech）从包含 超过 125,000 种音色 的大规模音色库中随机选择。

助手响应生成

  • 我们选择一位配音演员作为 Kimi-Audio 的固定音色，并以该音色合成具有合适风格和情感的助手响应。
  • 以下介绍 Kimi-Audio 配音演员的数据录制过程，以及用于合成多样化风格和表现力响应的 Kimi-TTS 和 Kimi-VC 系统。

Kimi-Audio 配音演员的数据录制

为了实现生成语音的多样化风格和高表现力，我们选择了一位配音演员作为 Kimi-Audio 的固定音色，并在专业录音棚中精心录制了该音色的数据集。

录制设计

  • 20+ 种风格和情感（如开心、悲伤、愤怒、严肃等），每种情感进一步分为 5 个强度等级，以体现不同的情感表达程度。
  • 对于每种风格和情感等级，我们录制了参考音频，以确保不同文本句子之间的情感和风格一致性。
  • 整个录制过程由专业录音导演指导，确保高质量数据。

Kimi-TTS（零样本语音合成系统）

我们开发了一个零样本文本转语音（TTS）系统，称为 Kimi-TTS，仅需 3 秒的提示语音即可生成语音，并保持提示语音的音色、情感和风格。

应用场景

  1. 用户查询语音合成：使用大规模音色库（125K+ 音色）为不同用户查询生成多样化音色的语音。
  2. 助手响应语音合成：使用 Kimi-Audio 配音演员录制的风格和情感数据，合成助手的响应语音。

技术架构

  • 类似 MoonCast 的架构，采用 LLM 根据提示语音和输入文本生成语音 token。
  • 使用基于流匹配（flow-matching）的语音解 token 器生成高质量语音波形。

训练数据与优化

  • 在 100 万小时（由自动数据流水线生）的数据上训练。
  • 采用强化学习（RL）进一步提升生成语音的鲁棒性和质量。

Kimi-VC（语音转换系统）

由于配音演员难以覆盖所有风格、情感和口音，我们开发了一个语音转换（VC）系统，称为 Kimi-VC，用于将不同说话人/音色的语音转换为 Kimi-Audio 固定音色，同时保留原始语音的风格、情感和口音。

技术架构

  • 基于 Seed-VC  框架。
  • 在训练阶段引入音色扰动（timbre-shifting），以缓解信息泄露，并确保训练和推理阶段的对齐。

优化与数据

  • 使用 Kimi-Audio 配音演员录制的语音数据进行微调，确保高质量的语音转换。

音频到文本对话

为了让 Kimi-Audio 具备基础的对话能力，我们从文本领域收集了开源的监督微调（SFT）数据（如表 2 所示），并将用户查询转换为多种音色的语音，从而构建音频到文本对话数据（用户输入为语音，助手响应为文本）。

数据预处理

由于部分文本难以直接转换为语音，我们进行了以下优化：

  1. 过滤不适用内容：剔除包含复杂数学、代码、表格、复杂多语言内容或过长文本的数据。
  2. 口语化改写：将书面化表达调整为更自然的对话风格。
  3. 单轮转多轮优化：将复杂指令的单轮问答数据拆解为更简洁、易理解的多轮对话形式。

模型训练

预训练阶段

Kimi-Audio的预训练目标是从真实世界的音频和文本领域学习知识，并在模型的潜在空间中对齐这两个模态，从而支持复杂任务如音频理解、音频到文本对话和语音对话。为此，我们设计了多阶段预训练任务：

  1. 单模态预训练（音频/文本独立学习）
  2. 音频-文本映射学习
  3. 三种跨模态交织任务（进一步 bridging 音频与文本）

数据表示形式

给定原始音频A，数据处理流水线会将其分割为N个片段{S₁, S₂, …, Sₙ}，每个片段Sᵢ包含：

  • 音频信号aᵢ
  • 对应文本转录tᵢ

我们对音频片段aᵢ提取两种特征：

  • 连续声学向量 aᵢᶜ
  • 离散语义token aᵢᵈ

为适配模型架构（以离散语义token为主输入/输出，同时输入连续声学token和输出离散文本token），训练序列表示为：

{a₁ᶜ/a₁ᵈ/t₁, a₂ᶜ/a₂ᵈ/t₂, ..., aₙᶜ/aₙᵈ/tₙ}

其中：

  • 通过填充空白token确保音频与文本序列等长
  • 实际训练片段可为以下任意组合：
    • 纯音频：aᵢᵈ 或 aᵢᶜ/aᵢᵈ
    • 纯文本：tᵢ
    • 跨模态对：aᵢᵈ/tᵢ

对于连续+离散音频联合输入（aᵢᶜ/aᵢᵈ）：

  1. 将离散语义token通过查表转换为嵌入向量
  2. 与连续声学向量相加得到最终音频特征aᵢ

对于音频-文本联合输入（aᵢᵈ/tᵢ）：

  • 将音频语义token和文本token分别嵌入后相加
  • 通过各自独立的输出头生成对应token

具体预训练任务设计见表3，下文将详细介绍。

aᵢᵈ 表示音频片段 *i* 的离散语义标记；
aᵢᶜ 表示音频片段 *i* 的连续声学向量；
aᵢ 表示音频片段 *i* 的 aᵢᵈ 和 aᵢᶜ 的组合；
下划线 表示该部分在训练时会计算损失。

音频/文本单模态预训练
我们首先分别学习文本和音频的知识。对于文本预训练，我们直接使用MoonLight[44]中的文本数据，这些数据质量高且全面，适合训练大语言模型。我们仅对文本标记进行下一标记预测。对于音频预训练，针对每个片段Si，我们对其离散语义标记序列a_d^i进行下一标记预测。

音频-文本映射预训练
直观上，为了在统一空间中对齐音频和文本，学习两种模态之间的映射是有帮助的。因此，我们设计了自动语音识别（ASR）和文本到语音合成（TTS）预训练任务。对于ASR，我们将训练序列构建为{a1, t1, a2, t2, …, aN, tN}。对于TTS，训练序列构建为{t1, a_d^1, t2, a_d^2, …, tN, a_d^N}。我们仅在ASR中计算文本标记的损失，在TTS中计算音频语义标记的损失。

音频-文本交错预训练
为了进一步弥合音频和文本模态之间的差距，我们设计了三种音频-文本交错预训练任务：

  • 音频到语义标记交错：将训练序列构建为{a1, a_d^2, a3, a_d^4, …, aN−1, a_d^N}，然后仅计算语义音频标记a_d^i的损失，而不计算ai−1的损失。
  • 音频到文本交错：将训练序列构建为{a1, t2, a3, t4, …, aN−1, tN}，仅计算文本标记ti的损失。
  • 音频到语义标记+文本交错：将训练序列构建为{a1, a_d^2/t2, a3, a_d^4/t4, …, aN−1, a_d^N/tN}。对于a_d^i/ti，由于语义音频标记序列总是比文本标记序列长，语义标记的预测类似于流式文本到语音任务。实验发现，前几个语义标记的预测较难，因为模型需要同时预测下一个文本标记及其语义音频标记。我们通过在语义音频标记前添加6个特殊空白标记（根据初步实验在生成质量和延迟之间权衡确定）来延迟前几个语义音频标记的预测，从而解决这一问题。

 预训练方案

我们基于预训练的 Qwen2.5 7B 模型初始化 Kimi-Audio 的音频大语言模型，并通过添加语义音频标记和特殊标记扩展其词表。我们按照 1 : 7 : 1 : 1 : 1 : 1 : 2 的任务权重（如表3所示）对上述预训练任务进行训练。Kimi-Audio 的预训练数据包含 5850亿音频标记 和 5850亿文本标记，训练 1个周期。

优化器采用 AdamW，学习率按余弦衰减从 2e⁻⁵ 降至 2e⁻⁶，并使用 1% 的token进行学习率预热。

音频分词器的连续声学特征提取模块：该模块基于 Whisper large-v3初始化，能够捕捉输入音频信号中的细粒度声学特征。在预训练的初始阶段（约 20% 的token训练完成前），该 Whisper 特征提取器的参数保持冻结。随后解冻，使其参数能够与模型其余部分联合微调，从而更好地适应训练数据的细节和目标任务的需求。

监督微调

任务设计：在通过海量真实音频与文本数据完成预训练后，我们对 Kimi-Audio 进行监督微调，使其具备指令跟随能力。具体设计如下：

  1. 任务通用性：下游任务多样，因此不设置特殊任务切换操作，而是采用自然语言指令描述每个任务；
  2. 多模态指令：为每条指令同时构建音频版（由 Kimi-TTS 根据文本零样本生成）和文本版，训练时随机选择一种形式；
  3. 指令增强：通过大语言模型生成 200条ASR任务指令 和 30条其他任务指令，每个训练样本随机选取一条以增强鲁棒性。监督微调数据规模约 30万小时。

微调方案：对每个数据源进行 2-4个周期 的微调。优化器采用 AdamW，学习率按余弦衰减从 1e⁻⁵ 降至 1e⁻⁶，并使用 10% 的标记进行预热。

音频解码器训练分为三个阶段：

  1. 预训练阶段：使用约 100万小时 预训练音频数据，联合训练流匹配模型和声码器，学习多样化的音色、韵律和音质特征；
  2. 分块微调：在同一数据集上采用动态分块策略（块长0.5秒至3秒）进行优化；
  3. 高质量精调：最终基于 Kimi-Audio 发言人 的高质量单人录音数据进行微调，进一步提升生成效果。

推理与部署

Kimi-Audio 设计用于处理多种音频相关任务，包括语音识别、音频理解、音频-文本对话及语音-语音对话。由于实时语音对话在基础设施和工程实现上复杂度最高，本节以其为例阐述 Kimi-Audio 的部署实践。我们首先说明客户端（如 Kimi APP 或网页浏览器）与服务器（Kimi-Audio 服务）间的实时语音对话流程，随后介绍产品化部署方案。

实时语音对话流程

图4展示了用户客户端（如 Kimi APP）与服务器（Kimi-Audio 服务）之间的语音-语音对话流程。每轮对话按以下步骤执行：

  1. 用户语音输入：用户通过客户端（如 Kimi APP 或浏览器）说话，音频数据被采集并实时流式传输至服务器；
  2. 端点检测：服务器端的语音活动检测（VAD）模块判断用户是否结束说话；
  3. 触发推理：当用户停止说话时，服务器发送提交信号并启动 Kimi-Audio 模型的推理流程；
  4. 实时流式播放：推理过程中，客户端实时接收生成的音频片段并立即播放给用户。
  5. 客户端（手机或网页浏览器）将接收到的音频片段实时播放给用户。

服务端的 Kimi-Audio 在每轮对话中的推理流程如下：

  1. 音频编码：通过音频分词器将输入音频转换为离散语义标记和连续声学向量；
  2. 输入构建：将系统提示标记、音频标记和对话历史标记拼接为 Audio LLM 的输入序列；
  3. 模型推理：Audio LLM 接收标记序列并生成输出标记；
  4. 音频合成：通过反分词器将输出标记还原为音频波形。

生产环境部署
如图5所示，在生产环境中，所有核心组件（音频分词器、音频大语言模型和音频反分词器）均属于计算密集型模块，需要可扩展且高效的基础架构支撑。为此我们设计了如下生产级部署架构：

Kimi-Audio实时通信服务
该服务作为客户端交互接口，负责接收用户音频数据并转发至推理调度器，同时将生成的音频分块返回客户端。我们采用WebRTC协议确保稳定低延时的通信连接。

推理调度器
推理调度器通过在后端存储中以token形式维护对话历史来管理会话流程。每轮交互执行以下步骤：
• 调用分词器服务将用户音频转换为token
• 将新token与对话历史拼接构建模型输入
• 将输入发送至大语言模型服务生成响应token
• 调用反分词器服务将响应token转换为音频输出

此外，该系统会将所有输出token作为持续更新的对话历史存储，确保多轮对话的连贯性。

实验

首先开发了面向音频理解、生成及对话任务的开源评估工具包。【https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio-Evalkit.】该工具目前集成支持Kimi-Audio及系列前沿音频大模型，并可扩展评估其他音频基础模型，主要特性包括：

• 标准化评估框架
基于Qwen-2-Audio实现标准化词错误率计算，并集成GPT-4o-mini作为智能评判器，克服指标不一致和简单字符串匹配的局限，实现公平对比。

• 统一比较平台
提供支持多模型多版本的统一平台，简化横向对比。通过定义和共享标准化推理参数与提示策略（”配方”），直接解决评估设置不一致问题，显著提升不同研究成果间的可复现性。

挑战与未来趋势

尽管Kimi-Audio在构建通用音频基础模型方面取得显著进展，但要实现更强大、更智能的音频处理系统仍存在诸多挑战。我们梳理现存问题并指出以下极具潜力的发展方向：

从语音转写到音频描述

当前音频基础模型的预训练范式通常依赖音频-文本对齐训练，其中文本数据多通过ASR（自动语音识别）从语音转写获得。但转写文本仅聚焦口语内容（”说了什么”），忽略了音频中的副语言信息（如情感、风格、音色、语调）、声学场景和非语言声音等重要特征。未来需引入描述性文本（如音频字幕）来构建更丰富的上下文表征。通过同时融合转写文本与描述文本，模型不仅能更好地理解与生成口语内容，还能处理复杂的声学环境，为构建更细腻的多模态音频处理系统和更通用的音频智能奠定基础。

更优的音频表征

现有音频表征主要采用语义token或声学token：

  • 语义token：通常通过ASR辅助损失函数获取，侧重转写导向的信息，但难以捕捉对理解与生成至关重要的声学细节
  • 声学token：通过音频重构损失函数学习，侧重描述导向的声学特征，但缺乏连接文本智能所需的抽象语义信息

关键研究方向是开发能同时整合转写导向语义与描述导向声学特征的新型表征，在保留高层抽象信息的同时，涵盖说话人身份、情感、环境音等细微特征，这对实现更复杂的音频理解与生成至关重要。

摒弃ASR/TTS的建模依赖

现有音频基础模型在预训练和微调阶段严重依赖ASR/TTS生成训练数据，其质量受限于：

  • ASR的文本识别准确率
  • TTS合成语音的表现力/多样性/质量

这种模式下，音频模型本质上只是现有ASR/TTS系统的精馏版本，性能天花板受制于ASR/TTS系统的上限，无法实现真正的自主音频智能。未来应探索不依赖ASR/TTS伪音频数据、直接基于原生音频数据的训练范式，这将大幅提升模型性能上限。

Dolphin -支持东方40语种+中国22方言的新SOTA语音大模型

在当今数字化时代，语音识别技术已成为人机交互的关键桥梁，广泛应用于智能客服、语音助手、会议转录等众多领域。然而，对于东方语言的识别如越南语、缅甸语等，现有模型往往表现不佳，难以满足用户的需求。为解决这一难题，海天瑞声携手清华大学电子工程系语音与音频技术实验室，共同推出了Dolphin —— 一款专为东方语言设计的语音大模型。

Dolphin 采用的多任务格式，其主要沿用了 OpenAI Whisper的
格式。Dolphin 专注于自动语音识别 (ASR)，不支持翻译任务。此外，Dolphin 引入了特定区域的标记，从而支持方言。

Dolphin 是由 Dataocean AI 与清华大学合作开发的多语言、多任务 ASR 模型。它支持东亚、南亚、东南亚和中东地区的 40 种东方语言，同时还支持 22 种中国方言。该模型基于超过 21 万小时的数据进行训练，其中包括 DataoceanAI 的专有数据集和开源数据集。该模型可以执行语音识别、语音活动检测 (VAD)、语音分割和语言识别 (LID)。

二、创新技术架构 

  • 模型结构    

Dolphin网络结构基于CTC-Attention架构，E-Branchformer编码器和Transformer解码器，并引入了4倍下采样层，以实现高效的大规模多语言语音识别模型的训练。CTC-Attention架构结合了CTC的序列建模能力和注意力机制的上下文捕捉能力，能够有效提升模型的识别准确性和效率。E-Branchformer编码器采用并行分支结构，能够更有效地捕捉输入语音信号的局部和全局依赖关系，为模型提供了更丰富的特征表示。解码器部分则采用了在序列到序列任务中表现出色的Transformer，能够生成高质量的文本输出。为了进一步提高训练效率和性能，我们在模型中引入了4倍下采样层。这一层可以减少输入特征的序列长度，从而加速计算过程，同时保留关键的语音信息，确保模型的识别效果不受影响。

  • 多任务格式

Dolphin 借鉴了 Whisper 和 OWSM 的创新设计方法，但专注于ASR 进行了若干关键修改。Dolphin 不支持翻译任务，并且去掉了previous text及其相关标记的使用，这简化了输入格式并减少了潜在的复杂性。Dolphin引入了两级语种标签系统，以便更好地处理语言和地区的多样性。第一个标签指定语种（例如: <zh> 、 <ja>），第二个标签指定地区（例如 <CN> 、 <JP>）。 比如：<ru><RU> 表示俄罗斯的俄语，而 <ru><BY> 表示白俄罗斯的俄语。这种分层方法使模型能够捕捉同一种语言内不同方言和口音之间的差异，以及同一地区内不同语言之间的相似性，从而提高了模型区分密切相关的方言的能力，并通过在语言和地区之间建立联系增强了其泛化能力。

三、强大的数据基础 

Dolphin的训练数据集整合了海天瑞声【Dataocean AI】的专有数据和多个开源数据集，总时长超过20万小时，涵盖40个东方语种。其中，海天瑞声数据集包含137,712小时的音频，覆盖38个东方语种。这些高质量、多样化的数据为模型的训练提供了坚实的基础，使其能够更好地适应不同语言和方言的语音特征。

清理后数据集中 40 种东方语言的数据时长分布（以对数刻度表示）。其中 36 种语言的数据时长超过 100 小时，16 种语言的数据时长超过 1000 小时。

数据处理：对于像 YODAS 这样包含人工注释和 ASR 生成的转录本的数据集，我们只使用人工注释的部分。因此，我们的大部分训练数据都是手动转录的，以确保更高的转录质量。这种数据质量，尤其是转录本的质量，是使模型即使在模型规模较小的情况下也能实现显著优于 Whisper 识别性能的关键因素。对于时间戳，采用与 Whisper 相同的句子级时间戳方法，其中时间戳标记标记每个句子的起始和结束。对于长音频录音（通常长达几分钟），会在数据预处理过程中将其分割成较小的片段，然后将它们合并为长音频序列。

训练优化：

在训练数据的初始版本中，我们直接使用了清理后的数据集。然而，一个主要问题是短音频样本的比例过高。大多数音频片段的时长约为 5 秒，导致跨多种语言的删除错误率过高。这个问题与大多数训练数据由短音频样本组成这一事实相符。

为了解决这个问题，尝试了一种替代方法，将清理后的音频数据连接成 25-30 秒的长片段。这显著降低了较高的删除错误率。虽然这种方法导致插入错误率略有增加，但整体识别性能有所提升，平均字词错误率 (WER) 降低了 9.01%。

四、卓越性能表现 

通过精心设计的架构和大规模的训练数据，Dolphin在多种语言上的词错误率（WER）显著低于现有开源模型。

例如，在海天瑞声数据集上，Dolphin 模型的平均WER为31.5%，small模型为24.5%，medium模型为22.2%；在CommonVoice数据集上，Dolphin 模型的平均WER为37.2%，small模型为27.4%，medium模型为25.0%。即使与Whisper large-v3模型相比，Dolphin在模型规模更小的情况下，性能也更为出色。以中文为例，Dolphin中模型的WER仅为9.2%，而Whisper large-v3模型为27.9%。 在KeSpeech （包含一个普通话子集和八个中国方言子集）测试集上，Dolphin模型表现出了卓越的效果.

五、技术挑战

内存占用问题

图 3： 数据加载策略优化。假设一个节点有 4 个 GPU，每个 GPU 分配一个对应的进程，称为 rank。优化前，每个 rank 加载数据集的完整副本，记为 {D0,D1,D2,D3}。优化后，每个 rank 仅分配其计算所需的数据集子集。

我们的训练集包含 1.6 亿条话语，在数据处理阶段遇到了内存不足 (OOM) 问题。我们对数据处理的 sampler、dataset、dataloader 模块进行了深入分析，发现大量的 utterances 导致了内存溢出。PyTorch 支持两种类型的数据集：map-style 和 iterable-style。ESPnet 使用的是 map-style。map-style 数据集将 utterance 的元数据（utterance id 与文本、音频的映射）加载到内存中，内存占用随着训练数据 utterances 的数量线性增长。为了提高数据加载速度，dataloader 内部会有多个 worker 进行数据预取，这进一步增加了物理机的内存占用，最终导致 OOM。

受 Zero-DP的启发，我们提出了图 3 中的数据分片策略。我们不再加载整个数据集副本，而是优化每个 Rank，使其仅加载数据集中必要的子集。这种方法显著减少了每个 Rank 的内存占用，从而降低了物理机上的整体内存消耗。此外，随着数据并行度的提高，单个节点的内存占用呈线性下降。

训练效率：

将短音频合并成长音频可以显著提高 GPU 的计算密度和利用率，从而显著提高训练效率。在我们的数据集中，音频时长呈现出明显的左偏分布，短音频（1-10 秒）占比较高，长音频（11-30 秒）占比较低。为了使音频时长分布更加均衡，我们将短音频合并，并将它们均匀地重新分配到 0-30 秒范围内以 5 秒为间隔的桶中。

在处理 21 万小时的大规模数据集时，使用 ffmpeg 将多个短音频物理合并成长音频会非常耗时。为此，我们采用了更高效的逻辑合并策略。具体来说，在数据准备阶段，我们使用字典来表示音频合并前后的映射关系，并在训练过程中动态地合并音频。

通过优化合并策略，小模型单次 epoch 训练时间从 64 小时大幅缩短至 28.6 小时，训练速度提升 123.78%，大大加速了模型迭代进程。

六、开源与社区贡献 

为促进语音识别技术的进一步发展，Dolphin的训练模型和推理源代码已公开发布。这一举措不仅为研究人员提供了宝贵的研究基础，也为开源社区注入了新的活力，鼓励更多创新与合作。通过共享技术成果，我们希望能够吸引更多的开发者和研究机构参与到东方语言语音识别的研究中来，共同推动技术的进步。 

 Dolphin，一个大规模多语言多任务自动语音识别 (ASR) 模型。Dolphin 构建于 Whisper 风格的架构之上，并基于 OWSM，集成了专有和公开可用的数据集。实验结果表明，Dolphin 在各种语言和模型规模上始终优于现有的 SOTA 模型，有效弥合了东西方语言之间的性能差距。值得一提的是，Dolphin 基础模型的性能甚至优于 Whisper large-v3 版本。通过开源 Dolphin 基础模型、小型模型以及推理代码，我们旨在为多语言语音处理的进一步发展做出贡献。

支持的语言列表：

Language code

Language CodeEnglish NameChinese Name
zhMandarin Chinese中文
jaJapanese日语
thThai泰语
ruRussian俄语
koKorean韩语
idIndonesian印度尼西亚语
viVietnamese越南语
ctYue Chinese粤语
hiHindi印地语
urUrdu乌尔都语
msMalay马来语
uzUzbek乌兹别克语
arArabic阿拉伯语
faPersian波斯语
bnBengali孟加拉语
taTamil泰米尔语
teTelugu泰卢固语
ugUighur维吾尔语
guGujarati古吉拉特语
myBurmese缅甸语
tlTagalog塔加洛语
kkKazakh哈萨克语
orOriya / Odia奥里亚语
neNepali尼泊尔语
mnMongolian蒙古语
kmKhmer高棉语
jvJavanese爪哇语
loLao老挝语
siSinhala僧伽罗语
filFilipino菲律宾语
psPushto普什图语
paPanjabi旁遮普语
kabKabyle卡拜尔语
baBashkir巴什基尔语
ksKashmiri克什米尔语
tgTajik塔吉克语
suSundanese巽他语
mrMarathi马拉地语
kyKirghiz吉尔吉斯语
azAzerbaijani阿塞拜疆语

Language Region Code

Language Region CodeEnglish NameChinese Name
zh-CNChinese (Mandarin)中文(普通话)
zh-TWChinese (Taiwan)中文(台湾)
zh-WUChinese (Wuyu)中文(吴语)
zh-SICHUANChinese (Sichuan)中文(四川话)
zh-SHANXIChinese (Shanxi)中文(山西话)
zh-ANHUIChinese (Anhui)中文(安徽话)
zh-TIANJINChinese (Tianjin)中文(天津话)
zh-NINGXIAChinese (Ningxia)中文(宁夏话)
zh-SHAANXIChinese (Shaanxi)中文(陕西话)
zh-HEBEIChinese (Hebei)中文(河北话)
zh-SHANDONGChinese (Shandong)中文(山东话)
zh-GUANGDONGChinese (Guangdong)中文(广东话)
zh-SHANGHAIChinese (Shanghai)中文(上海话)
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ar-EGArabic (Egypt)阿拉伯语(埃及)
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ar-JOArabic (Jordan)阿拉伯语(约旦)
ar-AEArabic (U.A.E.)阿拉伯语(阿联酋)
ar-LVTArabic (Levant)阿拉伯语(黎凡特)
fa-IRPersian波斯语
bn-BDBengali孟加拉语
ta-SGTamil (Singaporean)泰米尔语(新加坡)
ta-LKTamil (Sri Lankan)泰米尔语(斯里兰卡)
ta-INTamil (India)泰米尔语(印度)
ta-MYTamil (Malaysia)泰米尔语(马来西亚)
te-INTelugu泰卢固语
ug-NULLUighur维吾尔语
ug-CNUighur维吾尔语
gu-INGujarati古吉拉特语
my-MMBurmese缅甸语
tl-PHTagalog塔加洛语
kk-KZKazakh哈萨克语
or-INOriya / Odia奥里亚语
ne-NPNepali尼泊尔语
mn-MNMongolian蒙古语
km-KHKhmer高棉语
jv-IDJavanese爪哇语
lo-LALao老挝语
si-LKSinhala僧伽罗语
fil-PHFilipino菲律宾语
ps-AFPushto普什图语
pa-INPanjabi旁遮普语
kab-NULLKabyle卡拜尔语
ba-NULLBashkir巴什基尔语
ks-INKashmiri克什米尔语
tg-TJTajik塔吉克语
su-IDSundanese巽他语
mr-INMarathi马拉地语
ky-KGKirghiz吉尔吉斯语
az-AZAzerbaijani阿塞拜疆语

GigaSpeech 2：三万小时东南亚多语种语音识别开源数据集发布

下载：https://huggingface.co/datasets/speechcolab/gigaspeech2

语言：泰语、印尼语、越南语
GigaSpeech 2 raw：30,000 小时的泰语、印尼语和越南语自动转录语音。
GigaSpeech 2 精炼：泰语 10,000 小时，印尼语和越南语各 6,000 小时。
GigaSpeech 2 DEV 和 TEST：每种语言的 DEV 时间为 10 小时，TEST 时间为 10 小时，由专业人工注释员转录，富有挑战性和现实性。

“Giga”一词源于“gigantic”[“巨大”]，互联网上具有海量音频资源，但语音质量良莠不齐，高质量音频文本对数据十分稀缺且标注成本高昂，特别是在小语种领域。GigaSpeech 是一个非常成功的英文开源数据集，以 YouTube 和 Podcast 为音频来源，提供了上万小时的高质量文本标注语音数据集，获得了广泛关注和应用。针对多语言领域仍存在的语音识别性能较差、可用高质量标注数据缺乏等问题，我们提出了利用 in-the-wild 无标注音频，构建高质量大规模语音识别数据集的新范式，制作出面向真实场景的大规模、多领域、多语言的语音识别数据集 GigaSpeech 2。基于Gigaspeech 2 数据集训练的语音识别模型在三个东南亚语种（泰语、印尼语、越南语）上达到了媲美商业语音识别服务的性能。我们怀揣着技术应当普惠大众的理念，致力于开源高质量语音识别数据集和模型，促进多语言文化沟通。

GigaSpeech 2 是一个持续扩展的、多领域多语言的大规模语音识别语料库，旨在促进低资源语言语音识别领域的发展和研究。GigaSpeech 2 raw拥有 30000 小时的自动转录音频，涵盖泰语、印尼语、越南语。经过多轮精炼和迭代，GigaSpeech 2 refined拥有 10000 小时泰语、6000 小时印尼语、6000 小时越南语。我们也开源了基于 GigaSpeech 2 数据训练的多语种语音识别模型，模型性能达到了商业语音识别服务水平。

数据集构建：

GigaSpeech 2 的制作流程也已同步开源，这是一个自动化构建大规模语音识别数据集的流程，面向互联网上的海量无标注音频，自动化地爬取数据、转录、对齐、精炼。这一流程包含利用 Whisper 进行初步转录，使用 TorchAudio 进行强制对齐，经过多维度过滤制作出 GigaSpeech 2 raw。随后，采用改进的 Noisy Student Training (NST) 方法，通过反复迭代精炼伪标签，持续提高标注质量，最终制作出GigaSpeech 2 refined。

GigaSpeech 2 在主题上涵盖了多样化话题领域，包括农业、艺术、商业、气候、文化、经济、教育、娱乐、健康、历史、文学、音乐、政治、两性关系、购物、社会、体育、科技和旅行。同时，在内容形式上涵盖了多种类型，包含声书、解说、讲座、独白、电影电视剧、新闻、访谈、视频博客。

GigaSpeech 2 raw: Automated Crawling and Transcription

音频收集

由于低资源语言中人工标注数据的稀缺性，我们的数据集采集策略仅关注音频内容，而不考虑是否存在或文本配对的质量。这种策略使我们能够收集更广泛范围的音频数据。考虑到低资源语言的资源稀缺性和分布不均，我们有策略地重点爬取 YouTube 频道中的视频，基于两个关键假设：

  1. 优先选择热门频道可以确保一致的领域特征和音频质量；
  2. 不同频道之间没有说话人重叠，从而简化后续的数据划分。

数据收集流程首先由人工定义感兴趣的内容类别，所选主题包括：农业、艺术、商业、气候、文化、经济、教育、娱乐、健康、历史、文学、音乐、政治、人际关系、购物、社会、体育、科技和旅游。除了多样的主题外，我们还考虑了不同的内容格式，包括：有声书、评论、讲座、独白、电影、新闻、访谈和 vlog。这种广泛的选择确保了数据集在多个领域的全面性，可支持研究与分析。

在准备好 YouTube 频道列表后，我们使用 yt-dlp 工具下载所有音频文件，格式为 WebM。随后，这些文件被转换为单声道的 WAV 格式，并重采样为 16 kHz 的采样率。

训练 / 开发 / 测试集的划分：为确保各数据集之间没有说话人重叠，我们通过人工方式验证不同频道间无重叠说话人，并将来自不同 YouTube 频道的数据分配至不同的子集。数据集被划分为三个独立的子集：训练集（TRAIN）、开发集（DEV）和测试集（TEST）。

其中，DEV 和 TEST 集各包含 10 小时内容，均由专业人员手动转录，其余部分则分配至训练集。表1展示了这三种语言的数据量分布。更详细的分析见附录B。

使用 Whisper 进行转录：我们使用 OpenAI 的 Whisper large-v3 模型自动转录音频文件。对于每段音频，从中间选择一个 30 秒的片段进行语言识别，仅对与目标语言匹配的音频进行转录。

使用 TorchAudio 进行强制对齐：虽然 Whisper 可生成时间戳，但经过检验发现其精度不足。因此，我们采用了 TorchAudio 中的强制对齐模型【参考多语言数据的强制对齐 CTC 强制对齐 API 教程】，它能为嘈杂的转录文本提供可靠的对齐，支持在 GPU 上高效处理，并能更好地处理较长的音频序列。

文本标准化：对转录文本进行标准化处理，包括：

  • 应用 Unicode NFKC（兼容性分解与合成）规范；
  • 将所有字符转换为大写；
  • 去除标点符号；
  • 将阿拉伯数字映射为对应语言中的文本数字。

多维度过滤：为了排除质量较差的样本，我们在文本和音频两个模态上设计了一系列启发式的过滤规则：

  • 字符集过滤（Charset Filtering）：仅保留那些只包含目标语言字符集内字符的片段。
  • 语言置信度过滤（Language Confidence Filtering）：使用 fastText 提供的语言识别（LID）模型，根据语言识别的置信度分数进行过滤，仅保留那些置信度高于预设阈值的片段。该方法能有效排除无意义或重复的内容。需要注意的是，基于音频的语言识别在文本转录之前已经完成。
  • 音频时长过滤（Audio Duration Filtering）：根据音频时长进行过滤，仅保留长度在预设的最短和最长时间阈值之间的片段。
  • 样本平衡（Balancing）：我们对因频道特定内容造成的转录文本重复进行精细控制，同时尽可能保留自然的语言使用模式。

GigaSpeech 2 精炼：迭代标签优化（Iterative Label Refinement）

由于 Whisper 转录的不准确性以及强制对齐边界不精确，部分样本的质量仍然较低。为了解决这个问题，我们设计了一种改进的 神经自监督训练（NST） 方法。如图 1 右下角所示，该方法以一部分质量不佳的伪标签样本为起点训练一个教师模型，并通过迭代方式不断扩展训练集、生成新的伪标签，并对其进行过滤。随后训练一个与教师模型等大或更大的学生模型，使用优化后的伪标签进行训练，并将其作为新的教师模型。

在每次 NST 步骤中，我们引入了 SpecAugment、Bypass和 特征遮盖（feature mask）来注入噪声。其中：

  • Bypass 是一种随机深度机制，它通过学习通道级的标量权重，在模块输入与输出之间进行加权组合；
  • Feature mask 在前馈层和卷积层的隐藏维度上执行 Dropout，但在时间维度上保持共享。

这种有意识地加入噪声的方式，可以使学生模型学习在有噪声扰动下仍能保持与教师模型一致的行为，而教师模型在生成伪标签时则不会受到这些扰动 。

通过这样的迭代过程，数据质量将逐步得到提升。详细的算法步骤见附录 A 中的算法 1。

数据集组成：

GigaSpeech 2 提供了两个版本的数据集，分别为 raw 和 refined 版本，适用于有监督训练任务。训练集时长详情如下表所示：

GigaSpeech 2 开发集和测试集由海天瑞声的专业人员对语音数据人工标注得到，时长详情如下表所示：

主题和内容分布详情如下图所示，外圈表示主题领域，内圈表示内容形式：

实验结果：

我们将使用 GigaSpeech 2 数据集训练的语音识别模型与业界领先的 OpenAI Whisper (large-v3、large-v2、base)、Meta MMS L1107、Azure Speech CLI 1.37.0 和 Google USM Chirp v2 模型在泰语、印尼语和越南语上进行比较。性能评估基于 GigaSpeech 2、Common Voice 17.0 以及 FLEURS 三个测试集，通过字符错误率（CER）或单词错误率（WER）指标进行评估。结果表明：

1）在泰语上，我们的模型展现出卓越的性能，全面超越了所有竞争对手，包括微软和谷歌商用接口。值得一提的是，我们的模型在达到这一显著成果的同时，参数量仅为 Whisper large-v3 的十分之一。

2）在印尼语和越南语上，我们的系统与现有的基线模型相比表现出具有竞争力的性能。

Baichuan-Auido端到端训练语音交互大模型

Baichuan-Auido 是Baichuan最新的端到端训练的语音交互大模型，无缝集成了音频理解和生成功能，支持高质量可控的中英双语实时对话。

  • Baichuan-Audio-Base: 为促进语音大模型发展，我们开源了使用高质量海量数据训练的端到端语音基座模型。该模型未经SFT指令微调，可塑性强。
  • Baichuan-Audio: 接受文本、音频作为输入，并生成高质量文本和语音输出，能够在保持预训练 LLM 智商能力下实现无缝的高质量语音交互，和用户进行实时语音对话。

Introduction

Baichuan-Audio，这是一款为实时语音交互设计的端到端音频大语言模型。与 Moshi 和 GLM-4-Voice [输出 文本+speech token，speech token 接入cosyvoice解码器合成音频 ] 类似，Baichuan-Audio 扩展了预训练的大语言模型（LLM），以支持端到端的音频输入和输出。该模型通过集成 Baichuan-Audio-Tokenizer 和流匹配解码器来实现上述功能，前者将音频信号离散化为音频标记，后者则将音频标记解码为语音波形。

Baichuan-Audio-Tokenizer 的运行帧率为 12.5 Hz，并采用多码本离散化技术，以保留语义和声学信息，从而支持 LLM 中语音模态的有效建模。Baichuan-Audio 还引入了独立的音频头（audio head），以提升模型处理和捕捉音频特征的能力。

我们在包含约 1000 亿个标记的音频-文本数据上进行了大规模预训练。基于包含 88.7 万小时的大型音频语料库，我们采用了交错数据处理方法，以在 LLM 框架内实现高效的知识迁移。

贡献：

  • 统一且卓越的语音能力：我们设计了一个 8 层 RVQ 音频分词器（Baichuan-Audio-Tokenizer），在 12.5 Hz 帧率下实现了对语义和声学信息的最佳平衡，支持高质量、可控的中英文双语实时对话。
  • 端到端语音交互：Baichuan-Audio 能够处理文本和音频输入，并生成高质量的文本和语音输出，支持无缝的高质量语音交互，同时保持智能响应能力。
  • 开源支持：我们已开源训练数据和基础模型，为语音交互领域的研究与创新提供了宝贵的资源与工具。

模型

该模型结构围绕三大核心组件构建：Baichuan-Audio分词器、音频大语言模型（audio LLM），以及音频解码器。

处理流程从音频分词器开始，它通过捕捉语义与声学信息，将原始音频输入转化为离散的token。这一步是通过 Whisper编码器 与 残差矢量量化（RVQ）技术相结合实现的。

随后，音频LLM以交替方式生成对齐的文本与音频token，并借助一个特殊的token实现文本与音频模态间的无缝切换。接下来，这些音频token将由一个独立的音频head进一步处理。

最后，模型通过一个基于Flow-Matching的方法的音频解码器，从这些token中重建出高质量的Mel谱图，再通过 声码器（vocoder）将其转换为音频波形。

Audio Tokenization

当前音频分词器面临的主要挑战，在于如何在捕捉语音信号中的语义信息与声学信息之间取得最佳平衡。相较于像 HuBERT 这样的自监督学习方法，Baichuan-Omni 与 Qwen-Audio 这类模型在捕捉语义特征方面提供了更直接的路径。【ASR任务】

与此同时，像 Encodec和 SpeechTokenizer这样的音频分词器则在完整重建音频特征方面表现尤为出色。【音频重建任务】

为了结合这两类方法的优点，提出了 Baichuan-Audio-Tokenizer：一个基于 残差矢量量化（RVQ） 和 多目标训练【重建音频任务以及ASR任务】 的音频分词器，如图2所示。Baichuan-Audio-Tokenizer 保留了来自 Baichuan-Omni 的音频编码器和语言模型组件，并在编码器之后新增了一个 音频解码器结构，用于重建输入的 Mel 频谱图。该音频分词器采用多目标优化方法进行训练，从而能够有效捕捉输入语音中的语义信息与声学信息。

Baichuan-Audio-Tokenizer 采用了每秒 12.5 个 token 的帧率设计。高层次的音频特征首先通过 Whisper Large 编码器从 Mel 频谱图（Mel spectrogram） 中提取，随后通过一个 残差卷积网络 进行 4× 下采样，以获得低帧率的音频特征。

由于 Whisper 编码器输出的音频特征是高维的，在量化过程中需尽可能减少信息损失，因此我们使用了 8 层残差矢量量化（RVQ）。我们设计了逐层递减的码本大小，依次为：{8K, 4K, 2K, 1K, 1K, 1K, 1K, 1K}。

音频解码器采用与 Whisper 编码器完全对称的结构，通过一个 反卷积模块（deconvolution module） 对输入进行 4× 上采样。之后，序列经过一系列 Transformer 层，并进一步进行 2× 上采样，最终得到每秒 100 个 token 的粗略 Mel 频谱表示。设计了一个 精细化网络，以提升 Mel 频谱重建的精度，最终获得高质量的精细 Mel 频谱特征。

在音频重建损失函数的设计中，我们，采用 L2 损失与 L1 损失的组合 作为重建损失。其形式定义如下：

为提升音频重建的质量，我们引入了一种 多尺度 Mel 频谱损失（multiscale Mel loss） 方法，使用了两种不同的 hop length（帧移） 和 window size（窗长）。该方法有效缓解了在从解码器输出转换为 Mel 频谱过程中，由于降维和下采样插值所导致的信息损失。通过在多个尺度上进行优化，该方法能够保留更多细粒度的音频特征，从而提升重建的保真度和训练的稳定性。

对于预训练的语言模型（LLM），其目标是在音频理解任务中最大化文本输出的 softmax 概率。为了确保语义对齐，我们在训练过程中保持预训练语言模型参数不更新（冻结），仅最大化其在音频理解任务中预测文本的 softmax 概率。这种做法有助于保持音频分词器与文本LLM之间的语义对齐关系。

在选择 LLM 的规模时，我们观察到，在音频理解模型的训练过程中，不同规模的 LLM 对于 ASR（自动语音识别）指标的影响很小。因此，我们最终选用了一个拥有 15亿参数（1.5B） 的预训练 LLM 进行持续训练。这个规模的模型与音频解码器在训练过程中表现出良好的匹配性，两者的梯度范数差距较小，有助于提升整体训练的稳定性。

在量化模块的训练中，我们采用了 指数移动平均（EMA） 策略来更新码本，并使用 直通估计器（STE, Straight-Through Estimator） 来反向传播梯度至编码器。此外，我们还使用了 向量量化承诺损失（VQ commitment loss），以确保编码器的输出能够紧密对齐至码本中的条目。

VQ 承诺损失定义如下：

总损失是多尺度重建损失、文本音频对齐损失（对于LLM）和 VQ 承诺损失的加权组合：

训练数据。 除了自动语音识别 (ASR)、音频查询回答 (AQA) 和语音到文本翻译 (S2TT) 等传统任务外，我们还将一定比例的音频文本交错数据纳入训练过程。此策略旨在增强 VQ 模块对复杂上下文场景进行建模的能力。具体来说，训练数据集包括 135k 小时的 ASR 数据、11k 小时的 AQA 数据、9k 小时的 S2TT 翻译数据和 52k 小时的音频文本交错数据。

Evaluation of Baichuan-Audio-Tokenizer. 我们使用相同的数据和基础模型训练了音频理解模型的非 VQ 版本作为基线。对于 VQ 和非 VQ 模型，LLM 的参数在训练期间保持冻结，以确保公平比较并隔离 VQ 机制对整体性能的影响。从表 1 中，我们可以看到 8 层 vq 更接近基线，并且语义内容损失最少。如表 2 所示，8 层 VQ 模型和基线在多个数据集上的 ASR 结果表明，训练后的 8 层 VQ 模型实现了具有竞争力的性能。

基于流匹配的音频解码器

为了提升合成音频的质量与保真度，我们对音频解码模块进行了增强，引入了 Flow-Matching 模型，在 24 kHz 采样率的音频数据上训练，用于生成目标 Mel 频谱图。该 Flow-Matching 解码器 包括两个主要部分：Pre-Net 和 条件解码器（Conditional Decoder），如图 3 所示。

Pre-Net 负责将中间表示映射为供声码器（vocoder）使用的先验分布，结构上由一个 多层感知机（MLP） 和一个 12 层 Transformer 组成：MLP 将输入的 1280维、50 Hz 的音频特征压缩投影至 512维；接着，Transformer 对其进行精细建模；最后通过一个线性层转换为 80维的 Mel 频谱图。

条件解码器（Flow-Matching Conditional Decoder）。该部分采用基于 U-Net 的结构，并结合 OT-CFM（Optimal Transport Conditional Flow Matching） 方法进行训练，灵感来源于 Matcha-TTS 和 CosyVoice 。

U-Net 结构包括：一个下采样模块、一个上采样模块，以及 12 个中间模块，每个模块由一个 ResNet1D 层 和一个 Transformer 层（256维）组成。最终，再通过一个线性层将特征投影为 80维 Mel 频谱图。

需要注意的是，由于模型已通过重建损失编码了声学信息（如说话人音色），因此 不需要额外的说话人嵌入（speaker embeddings）。生成的 Mel 频谱图将通过 HiFi-GAN 声码器转换为音频波形。

训练细节： 流匹配模型在约 27 万小时的音频上进行了训练，包括普通话、英语、各种方言和多语言数据。使用集成 ASR 和 MOS 过滤来改善数据质量。在训练期间，AudioEncoder、VQ 层和 AudioDecoder 是固定的，而流匹配 Pre-Net 和解码器则在 Pre-Net 中添加了先验损失进行训练。

重建性能评估：

Audio LLM

Baichuan-Audio 通过整合新推出的 Baichuan-Audio-Tokenizer（包括音频嵌入层和独立的音频头）扩展了预训练的 LLM。具体来说，来自 Baichuan-Audio-Tokenizer 的音频标记首先通过音频嵌入层转换为音频嵌入。音频 LLM 交替生成对齐的文本标记和音频标记，并通过特殊标记实现文本和音频之间的模态切换。生成的音频标记由独立的音频头处理，该头由 3 层深度转换器和 8 个分类头组成。最后，音频嵌入通过音频编码器（例如基于流匹配的音频编码器和声码器）以重建音频波形。

音频嵌入。 首先，将 8 个离散音频标记通过相应数量的嵌入层相加以获得音频嵌入。由于包含一个额外的特殊标记来表示音频标记生成的结束，因此每个嵌入层的输入维度都比相应码本的大小大一。

音频头。生成的音频标记使用独立的音频头进行处理，该音频头由 3 层深度转换器和 8 个分类头组成。深度转换器的深度为 8，可预测 8 个码本的音频嵌入。最后，分类头用于获取与音频标记相对应的每个码本的逻辑值。

与纯文本大模型相比，语音语言模型（speech language models） 往往在生成语义连贯的输出方面存在困难。研究 [36] 指出，这一问题主要源于语音中引入了 时长信息（duration） 和 副语言信息（paralinguistic information），例如语调、语气等。

为了解决这一问题，我们在预训练阶段引入了两种类型的交错数据（interleaved data）：音频-文本交错数据（INTLV, Audio-Text Interleaved）、文本到语音交错数据（ITTS, Interleaved Text-to-Speech）

这两种数据设计有助于提升模型的音频理解与生成能力。

在推理阶段，离散音频 token 会被送入 LLM，模型随后以交替的方式生成对齐的 文本 token 和 音频 token。我们引入了特殊 token，用于在文本与音频模态间切换。这种强制对齐策略（forced alignment approach）确保了模型会优先生成连贯完整的文本内容，再生成对应的音频 token，从而有效引导音频 token 的生成，缓解语义退化问题。

Pre-training details：

数据: 交错数据由交替的文本和音频模态组成，并用标点符号分隔以促进跨模态知识传输。交错对齐的生成数据由完全对齐的文本和音频内容组成，旨在增强模型在文本监督下生成音频标记的能力。音频-文本配对数据（例如，ASR 和 TTS 数据）提高了基本语音任务的性能。另一方面，纯音频数据增强了独立处理音频模态的能力。交错数据收集流程如图 4 所示，分为爬取数据和合成数据两种，共获取了 14.2 万小时的 ITTS 数据和 39.3 万小时的 INTLV 数据。交错数据采用LLM进行切分，即根据文本内容中的标点符号或自然停顿进行自然切分。对于合成数据的切分文本数据，我们还采用了大型语言模型进行文本归一化 。在预训练过程中，我们排除了音频文本交错数据中音频片段的损失计算，这一设计选择与 GLM-4-Voice 不同。 在当前约 50B 的训练音频数据规模下进行的经验观察表明，计算 INTLV 数据中音频片段的损失会导致性能下降。这一决定的合理性还在于音频和文本之间固有的模态冲突，以及推理过程中不需要文本到音频的延续。因此，我们省略了 INTLV 数据中音频片段的损失计算。对于 ITTS 数据，除了初始文本片段外，还计算了音频和文本片段的损失，以增强模型在文本引导音频生成方面的能力。

两阶段训练策略。 为了解决语音特征与文本特征的不同特征可能导致的LLM中原始文本知识的潜在破坏，我们提出了一种两阶段训练策略来缓解模态之间的训练冲突。在第一阶段，LLM的参数保持不变，只允许更新音频嵌入层和音频头的参数。在第二阶段，除文本嵌入层和 LM 头的参数外，所有参数都可训练。

监督微调细节

监督微调阶段旨在增强模型在一系列任务中遵循复杂指令的能力。音频 SFT 数据来自大量文本指令。使用基于指令类型、多样性和整体质量的过滤策略选择高质量指令。使用 10,000 种不同语音音调的精选数据集合成音频指令。在自然对话停顿处生成和分割相应的文本响应，然后使用指定的语音音调转换为音频。这些数据集涵盖多项任务，包含大约 242k 个音频数据对。

为了确保合成音频的质量，自动语音识别 (ASR) 被应用于生成的音频文件。将 ASR 输出与原始文本进行比较以验证质量。此过程可创建高质量的端到端对话数据集。有错误的合成音频文件将添加到文本转语音 (TTS) 数据集，而有 ASR 错误的案例将合并到 ASR 训练数据集中。这种合并具有挑战性的示例的迭代方法可增强 TTS 和 ASR 的性能。

需要特别注意处理文本转音频导致原始文本响应不适合作为音频回复的情况。此问题是由于文本和音频之间的语调、速度和表达方式的差异而产生的。某些文本内容在转换为音频时可能无法传达预期含义或引入歧义。因此，在生成过程中仔细检查和调整此类情况至关重要。这可确保合成数据准确反映现实世界的语音交互场景，从而提高数据可靠性并提高模型的实际适用性。

Experiment

 综合智力测评

基于语音的对话模型面临的一大挑战是，与纯文本对话模型相比，其性能往往会下降。为了评估语音模型的“智能”，我们​​以文本到文本的建模能力为基准，评估预训练的语音到文本模型的性能。评估数据集包括两种类型：故事延续能力和常识推理能力。

Performance in ASR/TTS Tasks

Fleurs 、 WenetSpeech 和 KeSpeech 上的主要结果 。

Performance in Audio Understanding Tasks

模型在音频理解基准测试中表现优异，超越了最新的开源模型。

两种不同的设置：1）非级联方式的语音到语音生成（表示为 S → S），其中输入是音频，输出是交错的文本和音频。然后合并输出文本并用于评估。2）语音到文本生成（表示为 S → T，其中输入是音频，输出是文本，用于评估。

总结

Baichuan-Audio，这是一种专为音频设计的端到端大型语言模型，集成了语音理解和生成功能。该模型通过预训练的 ASR 模型对 12.5 Hz 的语音信号进行多码本离散化，从而保留了语音标记中的语义和声学信息。此外，还专门设计了一个独立的音频头来高效处理这些标记。为了平衡音频建模和语言能力保留，采用了交错数据的两阶段预训练策略。所提出的框架通过文本引导的对齐语音生成来支持语音交互，从而进一步保留了模型的基础认知能力。

Qwen2.5-Omni -多模态端到端大模型

这是 Qwen 系列中全新的旗舰级多模态大模型，专为全面的多模式感知设计，可以无缝处理包括文本、图像、音频和视频的各种输入，同时支持流式的文本生成和自然语音合成输出。

主要特点

  • 全能创新架构：我们提出了一种全新的Thinker-Talker架构，这是一种端到端的多模态模型，旨在支持文本/图像/音频/视频的跨模态理解，同时以流式方式生成文本和自然语音响应。我们提出了一种新的位置编码技术，称为TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE），通过时间轴对齐实现视频与音频输入的精准同步。
  • 实时音视频交互：架构旨在支持完全实时交互，支持分块输入和即时输出。
  • 自然流畅的语音生成：在语音生成的自然性和稳定性方面超越了许多现有的流式和非流式替代方案。Qwen2.5-Omni 支持修改输出语音的音色类型，目前支持2种音色类型。
  • 全模态性能优势：在同等规模的单模态模型进行基准测试时，表现出卓越的性能。Qwen2.5-Omni在音频能力上优于类似大小的Qwen2-Audio，并与Qwen2.5-VL-7B保持同等水平。
  • 卓越的端到端语音指令跟随能力：Qwen2.5-Omni在端到端语音指令跟随方面表现出与文本输入处理相媲美的效果，在MMLU通用知识理解和GSM8K数学推理等基准测试中表现优异。

摘要：

Qwen2.5-Omni，这是一种端到端的多模态模型，能够感知多种模态信息，包括文本、图像、音频和视频，同时以流式方式生成文本和自然语音响应。为了实现多模态信息输入的流式处理，Qwen2.5-Omni 的音频和视觉编码器采用了 分块处理（block-wise processing） 方法。该策略有效地解耦了长序列多模态数据的处理，将感知任务交由多模态编码器，而将长序列建模任务交由大语言模型（LLM），这种分工机制通过共享注意力机制增强了不同模态的融合。

为同步视频输入的时间戳与音频，我们采用 交错（interleaved） 方式对音视频数据进行序列化，并提出了一种新颖的位置编码方法——TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE，时间对齐多模态旋转位置编码）。 ps：关于旋转位置编码

在同时生成文本和语音的过程中，为了避免两种模态之间的相互干扰，我们提出了 Thinker-Talker 架构。在该框架下：

  • Thinker 作为大语言模型，负责文本生成；
  • Talker 是一个 双轨自回归模型（dual-track autoregressive model），它直接利用 Thinker 的隐藏表示来生成音频标记（audio tokens）作为输出。

Thinker 和 Talker 均以端到端方式进行训练和推理。此外，为了实现流式音频标记解码，我们引入了 滑动窗口 DiT（sliding-window DiT），通过限制感受野来减少初始数据包延迟。

Qwen2.5-Omni 的关键特性可总结如下：

  • Qwen2.5-Omni 是一个 统一多模态模型，能够感知所有模态信息，并以流式方式同时生成文本和自然语音响应。
  • 我们提出了一种新颖的位置编码算法 TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE），该方法显式融入时间信息，以实现音视频的同步。
  • 我们设计了 Thinker-Talker 架构，以支持 实时理解 和 语音生成。
  • 在多模态基准测试中，Qwen2.5-Omni 展示了卓越的性能，相较于类似规模的单模态模型表现更优，尤其在语音指令跟随任务上，其能力可与纯文本输入任务相媲美。
  • 在需要整合多种模态的信息处理任务中（如 OmniBench 评测），Qwen2.5-Omni 达到了 最先进（state-of-the-art） 的性能。
  • 在语音生成方面，Qwen2.5-Omni 在 seed-tts-eval 评测中表现出色，展现出强大的语音生成能力和稳健性。
Thinker 负责 文本生成。
Talker 通过直接接收 Thinker 提供的高级表示，专注于 流式语音标记生成。

Architecture：

如 图 2 所示，Qwen2.5-Omni 采用 Thinker-Talker 架构，其中：

  • Thinker 类似于大脑，负责处理和理解 文本、音频、视频 等模态输入，生成高级表示和对应的文本输出。
  • Talker 类似于人类的嘴巴，以流式方式接收 Thinker 生成的高级表示和文本，并顺畅地输出离散语音标记。

架构细节

  • Thinker 采用 Transformer 解码器，并配备 音频编码器 和 图像编码器，以增强信息提取能力。
  • Talker 采用 双轨【同时接收文本token和语音token】自回归 Transformer 解码器 结构（受 Mini-Omni [Xie & Wu, 2024] 启发）。
  • 在 训练和推理 过程中，Talker 直接接收 Thinker 的高维表示，并共享其全部历史上下文信息，使整个架构作为一个统一模型进行 端到端训练和推理。
  • Mini-Omni

    • 感知：

    Qwen2.5-Omni 通过 Thinker 对 文本、音频、图像和视频（无音频） 进行处理，将它们转化为一系列隐藏表示作为输入。具体步骤如下：

    1. 文本输入
      • 对于文本输入，我们采用 Qwen 的分词器（Byte-level Byte-pair Encoding），词汇表包含 151,643 个常规标记。
    2. 音频输入和视频中的音频
      • 音频输入（包括视频中的音频部分）首先被重采样至 16kHz 的频率，然后将原始波形转化为 128 通道的梅尔频谱图（mel-spectrogram），窗口大小为 25ms，步幅为 10ms。
      • 音频编码器采用 Qwen2-Audio 的音频编码器（Chu et al., 2024b），每一帧音频表示大约对应于 原始音频信号的 40ms 时长。
    3. 图像和视频输入
      • 对于图像输入，我们采用 Qwen2.5-VL 的视觉编码器（基于 Vision Transformer（ViT） 模型，约 6.75 亿个参数），能够有效处理图像和视频输入。
      • 视觉编码器使用混合训练方法，结合图像和视频数据，确保其在图像理解和视频理解上的高效表现。
      • 为了最大程度地保留视频信息并适应音频采样率，我们采用 动态帧率（dynamic frame rate） 来进行视频采样。此外，为保持一致性，每个图像都被视为两个相同的帧。

    视频与TMRoPE

    TMRoPE

    我们提出了一种 音视频时间交错算法（time-interleaving），并引入了新的 位置编码方法 —— TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）。如 图 3 所示，TMRoPE 编码了多模态输入的三维位置，采用 多模态旋转位置编码（M-RoPE）【ps: Qwen2-VL多模态旋转位置编码 多模位置编码】，并结合绝对时间位置。具体方法是将原始的旋转位置编码分解为三个组件：时间、图像高度和宽度。

    • 文本输入 使用相同的位置信息（位置 ID）来处理各组件，使得 M-RoPE 在文本输入中与 1D-RoPE 等效。
    • 音频输入 也使用相同的位置信息，并引入绝对时间位置编码，每 40ms 对应一个时间 ID。
    • 图像输入，每个视觉标记的时间 ID 保持不变，而高度和宽度组件则根据标记在图像中的位置分配不同的 ID。
    • 音视频输入 情况下，音频依然使用相同的时间位置 ID 编码，每帧 40ms。视频则作为一系列图像处理，每帧对应的时间 ID 增量，同时高度和宽度组件的 ID 分配与图像一致。由于视频的帧率不是固定的，我们根据每帧实际时间动态调整时间 ID，以确保每个时间 ID 对应 40ms。

    在多模态输入场景下，每种模态的位置信息初始化时会将前一模态的最大位置 ID 增加 1。

    视频与音频时间交错方法

    为了使模型能够同时接收视觉和听觉信息，我们采用 时间交错方法（time-interleaving） 对带有音频的视频进行特殊设计。具体做法是：

    • 将视频的音频表示按 实际时间 每 2 秒 切分为块。
    • 在每个 2 秒块中，先安排视频的视觉表示，再安排音频表示，从而将视频和音频的表示交错排列。

    生成：

    文本生成由 Thinker 直接生成，其逻辑与广泛使用的大型语言模型（LLM）相同，文本通过基于词汇表的概率分布进行自回归采样生成。生成过程中可能会采用一些技术，如 重复惩罚（repetition penalty） 和 top-p 采样，以提高文本生成的多样性。

    语音生成中，Talker 接收 Thinker 生成的高维表示和采样的文本标记。高维表示和离散采样标记的结合是这个过程中的关键。作为流式算法，语音生成需要在整个文本完全生成之前预测文本的语气和态度。Thinker 提供的高维表示隐含了这些信息，使得语音生成过程更自然。此外，Thinker 的表示主要体现语义相似性而非语音相似性，因此，即使是发音上差异较大的词，其高维表示可能非常相似，这就需要输入离散的采样标记来消除这种不确定性。

    我们设计了一个高效的语音编解码器 qwen-tts-tokenizer，它能够高效地表示语音的关键信息，并通过因果音频解码器流式解码成语音。接收到信息后，Talker 开始自回归地生成音频标记和文本标记。语音生成过程中不需要与文本进行逐字和逐时间戳的对齐，这大大简化了训练数据的要求和推理过程。

    流式设计：

    在音频和视频流式交互的背景下，初始包延迟是衡量系统流式性能的关键指标。这个延迟受到多个因素的影响：1）多模态信息输入处理引起的延迟；2）从接收到第一个文本输入到输出第一个语音标记之间的延迟；3）将第一个语音段转换为音频的延迟；4）架构本身的固有延迟，这与模型大小、计算 FLOP 数以及其他因素相关。本文将随后讨论在这四个维度上减少这些延迟的算法和架构改进。

    支持预填充（Support Prefilling）

    块状预填充（Chunked-prefills） 是现代推理框架中广泛使用的一种机制。为了支持模态交互中的预填充机制，我们修改了音频和视觉编码器，以支持沿时间维度的 块状注意力（block-wise attention）。具体而言，音频编码器从对整个音频的全局注意力改为对每个 2 秒 的音频块进行注意力计算。视觉编码器则使用 Flash Attention 来实现高效的训练和推理，并通过一个简单的 MLP 层 将相邻的 2×2 标记合并为一个标记。补丁大小设置为 14，允许不同分辨率的图像被打包成一个序列。

    流式编解码器生成（Streaming Codec Generation）

    为了促进音频的流式传输，特别是对于长序列的流式处理，我们提出了一种 滑动窗口块注意力机制（sliding window block attention），该机制限制了当前标记访问的上下文范围。具体来说，我们采用了 Flow-Matching 的 DiT 模型。输入的code通过 Flow-Matching 转换为 梅尔频谱图（mel-spectrogram），然后通过修改后的 BigVGAN 将生成的梅尔频谱图重建回波形。

    DiT中用于编解码到波形生成的滑动窗口块注意力机制的示意图

    预训练

    Qwen2.5-Omni 由三个训练阶段组成。在第一阶段，我们锁定大型语言模型（LLM）的参数，专注于训练视觉编码器和音频编码器，利用大量的音频-文本和图像-文本对来增强 LLM 的语义理解能力。在第二阶段，我们解冻所有参数，并使用更广泛的多模态数据进行训练，以实现更全面的学习。在最后阶段，我们使用长度为 32k 的数据来提升模型理解复杂长序列数据的能力。

    该模型在一个多样化的数据集上进行预训练，数据类型包括图像-文本、视频-文本、视频-音频、音频-文本和文本语料库。我们将层次标签替换为自然语言提示，遵循 Qwen2-Audio（Chu et al., 2024a）的方法，这可以提高模型的泛化能力和指令跟随能力。

    在初始预训练阶段，Qwen2.5-Omni 的 LLM 组件使用 Qwen2.5（Yang et al., 2024b）中的参数初始化，视觉编码器与 Qwen2.5-VL 相同，音频编码器则使用 Whisper-large-v3（Radford et al., 2023）初始化。两个编码器分别在固定的 LLM 上进行训练，最初都专注于训练各自的适配器，然后再训练编码器。这个基础训练对装备模型具有坚实的视觉-文本和音频-文本关系和对齐的理解至关重要。

    预训练的第二阶段标志着一个重要的进展，它增加了 8000 亿个图像和视频相关的数据标记，3000 亿个音频相关的数据标记，以及 1000 亿个视频带音频相关的数据标记。这一阶段引入了更多的混合多模态数据和更广泛的任务，增强了听觉、视觉和文本信息之间的互动，并加深了理解。加入多模态、多任务数据集对于培养模型同时处理多任务和多模态的能力至关重要，这是一项处理复杂现实世界数据集的关键能力。此外，纯文本数据在保持和提高语言能力方面也起着重要作用。

    为了提高训练效率，我们在之前的阶段将最大标记长度限制为 8192 个标记。随后，我们引入了长音频和长视频数据，并将原始文本、音频、图像和视频数据扩展到 32,768 个标记进行训练。实验结果表明，我们的数据在支持长序列数据方面取得了显著的改进。

    Post-training

    数据格式：

    Thinker

    在后训练阶段，我们采用 ChatML 格式（OpenAI, 2022）进行指令跟随数据的微调。我们的数据集包括纯文本对话数据、视觉模态对话数据、音频模态对话数据以及混合模态对话数据。

    Talker

    我们为 Talker 引入了一个三阶段训练过程，使 Qwen2.5-Omni 能够同时生成文本和语音响应。在第一阶段，我们训练 Talker 学习上下文延续。在第二阶段，利用 DPO（Rafailov et al., 2023）增强语音生成的稳定性。在第三阶段，我们应用了多语者指令微调，以提高语音响应的自然性和可控性。

    在 上下文学习（ICL） 训练阶段，除了像 Thinker 那样使用文本监督外，我们还通过下一标记预测执行语音延续任务，利用包含多模态上下文和语音响应的广泛对话数据集。Talker 学会了从语义表示到语音的单调映射，同时获得了根据上下文生成具有多样化属性（如韵律、情感和口音）的语音的能力。此外，我们还实施了音色解耦技术，以防止模型将特定的声音与不常见的文本模式关联。

    为了扩大语者和场景的覆盖范围，预训练数据不可避免地包含标签噪声和发音错误，这可能导致模型产生幻觉。为了解决这个问题，我们引入了强化学习阶段来提高语音生成的稳定性。具体来说，对于每个请求和响应文本与参考语音配对的情况，我们构建了一个数据集 D，其中包含三元组数据 (x, yw, yl)，其中 x 是输入序列的输入文本，yw 和 yl 分别是良好和不良生成的语音序列。我们根据这些样本的奖励分数进行排名，奖励分数与 词错误率（WER） 和 标点停顿错误率 相关。

    最后，我们对上述基础模型进行了语者微调，使 Talker 能够采用特定的声音并提高其自然性。

    Performance  

    我们对 Qwen2.5-Omni 进行了全面评估，与类似大小的单模态模型和 Qwen2.5-VL-7B、Qwen2-Audio 和 Gemini-1.5-pro 等闭源模型相比，该模型在所有模态中均表现出色。在需要集成多种模态的任务（例如 OmniBench）中，Qwen2.5-Omni 实现了最佳性能。此外，在单模态任务中，它在语音识别（Common Voice）、翻译（CoVoST2）、音频理解（MMAU）、图像推理（MMMU、MMStar）、视频理解（MVBench）和语音生成（Seed-tts-eval 和主观自然度）等领域表现出色。

    DeepSpeed Ulysses: 训练极长序列Transformer模型的系统优化

    从生成性AI到科研模型，长序列训练正在变得非常重要。 在生成性AI领域，会话式AI、长文档摘要和视频生成等任务都需要在空间和时间层面对长上下文进行推理。 例如，多模态基础模型，如同时处理语音、图像和波形的模型，需要对具有极长序列的高维输入进行长上下文推理。 同样，章节和书籍级别的摘要（数万甚至数十万字）在会话式AI和摘要任务中也非常重要。

    对于科学AI来说，长序列同样至关重要，它为更好地理解结构生物学、医疗保健、气候和天气预测以及大分子模拟打开了大门。 例如，通过在基因序列上训练大型语言模型，我们可以创建可以使用极长序列（人类基因组有64亿个碱基对）学习基因组进化模式的语言模型。在医疗保健领域，以所有的患者护理记录为条件的诊断预测模型需要极长序列的上下文。

    尽管对于生成性AI和科学AI来说，长序列长度的重要性逐渐增长，但现有的大型模型训练系统和底层的并行技术（数据、张量、流水线、序列并行）并不能支持高效的长序列训练。现有并行方法存在两个主要挑战。首先，现有的数据、张量和流水线等并行方法无法解决序列维度的扩展问题。其次，由于内存通信效率低下，现有的序列并行方法不够高效。此外，现有方法的易用性不足，需要进行侵入性和复杂易出错的代码重构。

    为了解决这些问题，我们很高兴宣布推出DeepSpeed-Ulysses（或称为Ulysses，一个非常长的小说），这是一种简单、易用且高效的方法，用于支持具有极长序列长度的高效可扩展LLM训练。

    DeepSpeed-Ulysses将各个样本在序列维度上分割给参与的GPU。然后，在attention计算之前，它对已分割的查询(Q)、键(K)和值(V)执行all-to-all通信操作，以使每个GPU接收完整的序列，但仅用于注意力头的非重叠子集。这使得参与的GPU可以并行计算不同的注意力头。最后，DeepSpeed-Ulysses还使用另一个all-to-all来在注意力头上收集结果，同时重新在序列维度上进行分区。

    DeepSpeed-Ulysses及其与此博客一起发布的实现的关键特性如下：

    • 与现有系统相比，序列长度增加了4倍，支持训练超过百万个token的序列。
    • 与现有系统相比，通信减少了超过10倍，导致吞吐量提高了高达2.5倍，并且每个GPU的持续吞吐量超过175 TFlops（超过硬件峰值的54%）。
    • 完全通用的attention：DeepSpeed序列并行支持密集和稀疏的注意力，并可与高效的注意力实现（如FlashAttention v2）一起工作。
    • 支持大规模模型训练：DeepSpeed序列并行不仅支持大序列长度，还可以与ZeRO-3并用支持大模型尺寸。
    • 易于使用和迁移，最小化对现有训练框架的代码更改要求。

    在接下来的章节中，我们详细讨论DeepSpeed-Ulysses的核心设计、通信复杂度分析、实验评估以及与现有工作的比较，并展示其可用性和使用指南。

    DeepSpeed-Ulysses的核心设计

    图1显示了DeepSpeed-Ulysses的核心设计。与已知的Transformer架构一样，设计由N个输入序列在P个可用设备上分区组成。每个本地N/P分区都被投影到查询（Q）、键（K）和值（V）嵌入中。接下来，(QKV) 嵌入通过参与计算设备之间的高度优化的全对全集合（all-to-all collectives）进行全局的 QKV 收集。在全对全集合后，每个头的注意力计算形式为：

    注意力计算后，另一个全对全集合将注意力计算的输出上下文张量转换为序列(N/P)并行，用于Transformer模型层的剩余模块中的后续操作（MLP MatMul、层归一化等）。

    显著的通信量减少

    DeepSpeed-Ulysses与其他现有的长序列方法的区别在于其更小的累积通信量以及随着序列并行度增加而更好的可扩展性，如下所示：

    在具有节点内NVSwitch互连和节点间胖树IB拓扑的现代集群上，针对一个聚合消息大小为M的全对全传输，传输到P个GPU上的每个链接的通信量为M/P。 对于隐藏层大小为h、序列长度为N且并行度为P的Transformer模型，DeepSpeed序列并行会在注意计算之前对QKV投影执行聚合消息大小为3Nh的全对全操作，并在注意计算之后对输出上下文投影执行大小为Nh的另一个全对全操作。因此，DeepSpeed序列并行每个链接的聚合通信量为4Nh/P（或O(N/P)复杂度）。值得注意的是，当N和P成比例增加时，这个通信量是恒定的。

    相比之下，现有的方法，如Megatron-LM，在N线性增长的情况下会导致通信量线性增加，而与P无关，从而导致O(N)的通信复杂度。例如，Megatron-LM对每个Transformer模型层都执行两个大小为Nh的all-gather操作，以及两个大小为Nh的reduce-scatter操作。然而，当P >> 1时，大小为M的每个all-gather和reduce-scatter的成本仍然是M，而不是M/P。因此，Megatron-LM序列并行会导致每个链接的通信量为4Nh，这比DeepSpeed序列并行大P倍。这使得DeepSpeed序列并行可以在实现显著更高的训练效率的同时支持极长序列训练。我们的实验评估结果与此理论分析相符。

    DeepSpeed-Ulysses的其他亮点

    通用的注意力解决方案

    DeepSpeed分布式注意力模块的实现足够通用，以支持任何类型的注意力，例如自注意、交叉注意和因果注意，无论是它们的密集还是稀疏版本，以及支持局部注意层级上的长序列的各种优化内核，例如不同版本的FlashAttention。

    DeepSpeed-Ulysses的通用性来自其核心设计的模块化性质：一个以注意力为中心的序列并行设计。在注意力计算之前，序列并行性是对N/P分区的，而注意力计算是对每个头的并行性，每个头的注意力全都保留，但头的数量较少，因此注意力计算可以用任何类型的注意力机制替代，例如密集注意力和各种形式的稀疏注意力。

    通过ZeRO-3集成实现更大的模型和更长的序列训练

    尽管DeepSpeed序列并行在使用更长的序列进行训练时减少了激活内存的使用，但并不影响模型状态的内存占用。因此，为了支持具有大序列长度的大语言模型训练，我们实现了DeepSpeed序列并行与ZeRO-3的集成。

    ZeRO Redundancy Optimizer Stage 3 (ZeRO-3) 是一种用于训练大模型的内存优化技术。与传统的神经网络数据并行训练中，模型状态在数据并行等级上进行复制不同，ZeRO-3通过将模型状态在数据并行等级之间进行分区来优化内存使用。然而，使用序列并行时，训练数据可以在批（样本）和序列维度上考虑，相关的并行群组可以组合成一个更大的群组以实现ZeRO并行。

    因此，我们将ZeRO-3分区扩展到数据并行和序列并行等级的组合。换句话说，在DeepSpeed序列并行中，ZeRO将模型状态分区在序列和数据并行组之间，并在需要时收集每个等级分区（allgather）。类似地，梯度将在数据并行和序列并行等级之间进行减少，用于参数更新。ZeRO可以在序列和数据维度上实现巨大的内存节省，并且不仅可以扩展到大序列长度，还可以扩展到大模型。

    评估

    我们在GPT（用于许多NLP任务的基础模型）上使用最多64个A100 GPU（40GB显存）对DeepSpeed-Ulysses进行了评估。我们的评估分为四个方面：i) 序列长度可扩展性，ii) 密集注意力的吞吐量以及与现有系统的比较，iii) 稀疏注意力的吞吐量以及与现有系统的比较，iv) DeepSpeed序列并行的收敛性研究。接下来，我们将对每个类别讨论和展示评估结果。

    序列长度可扩展性

    第一组实验是在12亿参数的GPT模型上将序列长度扩展到100万token。这个评估的结果如图2所示。DeepSpeed序列并行允许随着GPU数量的增加线性增加序列长度，并且序列长度与GPU数量保持线性比例关系，适当的GPU数量下保持相似的计算吞吐量。

    密集注意力评估

    接下来，我们在300亿参数的密集注意力模型上对DeepSpeed序列并行进行了评估，并与Megatron序列并行在64个A100 GPU上进行了对比。这些评估的结果如图3所示。

    我们将DeepSpeed序列并行与Megatron-LM在不同序列长度下的性能进行了比较。对于我们的评估，我们选择了能使DeepSpeed序列并行和Megatron-LM分别达到最佳性能（通过吞吐量或TFLOPs衡量）的序列长度-批大小组合，我们称之为最佳（批大小-序列长度）配置。对于DeepSpeed序列并行，我们始终使用64的ZeRO并行度。

    图3显示，DeepSpeed序列并行在相同序列长度下始终优于Megatron-LM。此外，DeepSpeed序列并行可以运行比Megatron-LM更长的序列。DeepSpeed序列并行的性能优势在于两个方面：（1）DeepSpeed序列并行结合ZeRO-3的内存优化，可以容纳更多的样本，从而提高吞吐量；（2）相对于Megatron-LM序列并行中应用的all-gather通信，DeepSpeed序列并行使用更高效的全对全通信。

    图3：DeepSpeed和Megatron LM序列并行在300亿参数模型上的密集注意力评估。

    稀疏注意力评估

    类似地，我们在300亿参数的稀疏注意力模型上对DeepSpeed序列并行进行了评估，并与Megatron序列并行进行了对比。我们的评估结果如图4所示。稀疏注意力的实验结果与密集注意力实验类似。我们观察到DeepSpeed序列并行的吞吐量性能相对于Megatron-LM提高了2倍以上。通过节省内存，DeepSpeed序列并行结合ZeRO-3可以扩展到比Megatron-LM更长4倍的序列长度。

    DeepSpeed序列并行在相同序列长度下始终优于Megatron-LM。事实上，当前的DeepSpeed吞吐量受到本地稀疏注意力实现的瓶颈，因此DeepSpeed吞吐量随着序列长度的增加而降低。我们预计，随着未来局部稀疏注意力实现性能的改善，DeepSpeed与Megatron之间的性能差距将在更大的序列长度下进一步增加。

    图4：DeepSpeed和Megatron LM序列并行在300亿参数模型上的稀疏注意力评估。

    收敛性研究

    最后，图5显示了1.3亿参数GPT模型在32K序列长度下，使用序列并行度设置为4的情况下，在8个A100 GPU上的收敛性。对于DeepSpeed序列并行，我们使用不同的ZeRO阶段进行了收敛性评估。DeepSpeed序列并行是一种纯系统优化技术，用于实现长序列Transformer模型的训练，因此在训练模型质量上没有（负面）影响，并通过实验得到了验证，如图5所示。

    图5：使用不同ZeRO内存优化阶段的DeepSpeed序列并行的收敛性评估。

    DeepSpeed-Ulysses软件可用性

    DeepSpeed-Ulysses只需进行少量简单代码更改来集成到您的代码中。下面是一个启用它的示例：

    from deepspeed.sequence.layer import DistributedAttention

# 将原始的自注意（attn）替换为DeepSpeed-Ulysses的自注意

dist_attn = DistributedAttention(attn, get_sequence_parallel_group())

    与其他支持序列并行的库（如Megatron-LM）相比，DeepSpeed-Ulysses不需要进行模型重构。 DeepSpeed-Ulysses已经完全与Megatron-DeepSpeed代码库集成并经过测试。这意味着如果您已经 在使用这个代码库来训练大型语言模型，您可以无缝地使用DeepSpeed-Ulysses训练具有极长序列的模型。

    Paraformer-时间戳模型

    参考论文：

  • FunASR: A Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit   

    • 如图2(a)所示。Paraformer是一个单步非自回归（NAR）模型，结合了基于语言模型的快速采样模块，以增强NAR解码器捕捉标记之间依赖关系的能力。

    Paraformer由两个核心模块组成：预测器和采样器。预测器模块用于生成声学嵌入，捕捉输入语音信号中的信息。在训练过程中，采样器模块通过随机替换标记到声学嵌入中，结合目标嵌入生成语义嵌入。这种方法使得模型能够捕捉不同标记之间的相互依赖关系，并提高模型的整体性能。然而，在推理过程中，采样器模块处于非激活状态，声学嵌入仅通过单次传递输出最终预测结果。这种方法确保了更快的推理时间和更低的延迟。

    Timestamp Predictor：

    准确的时间戳预测是 ASR 系统的关键功能。然而，传统的工业 ASR 系统需要额外的混合模型来进行力对齐 (FA) 以实现时间戳预测 (TP)，从而增加计算量和时间成本。FunASR 提供​​了一个端到端的 ASR 模型，通过重新设计 Paraformer 预测器的结构来实现准确的时间戳预测，如图2 (b) 所示。我们引入了一个转置卷积层和 LSTM 层来对编码器输出进行上采样，并通过后处理 CIF 权重 α2 来生成时间戳。我们将两个fireplaces 之间的帧视为前一个标记的持续时间，并根据α₂标出静音部分。此外，FunASR还发布了一个类似强制对齐的模型TP-Aligner，该模型包括一个较小的编码器和一个时间戳预测器。它接受语音和相应的转录作为输入，以生成时间戳。

    我们在AISHELL和60,000小时工业数据上进行了实验，以评估时间戳预测的质量。用于衡量时间戳质量的评估指标是累积平均偏移（AAS）。我们使用了一个包含5,549个手动标记时间戳的测试集，将提供的模型与使用Kaldi训练的FA系统进行时间戳预测性能比较。结果显示，Paraformer-TP在AISHELL上优于FA系统。在工业实验中，我们发现提出的时间戳预测方法在时间戳准确性方面与混合FA系统相当（差距小于10毫秒）。此外，这种单次解决方案对于商业使用非常有价值，因为它有助于减少计算和时间开销。

    语音理解模型—OSUM

    OSUM: Advancing Open Speech Understanding Models with Limited Resources in Academia

    大型语言模型（LLMs）在各种下游任务中取得了显著进展，启发了业界对语音理解语言模型（speech understanding language models, SULMs）的研发，以期实现基于语音情感、性别等副语言的高表现力交互。然而，大多数先进的SULM是由行业头部公司开发的，消耗大规模的数据和计算资源。而这些资源在学术界并不容易获得。此外，虽然训练好的模型和推理代码被开源了，但训练框架和数据处理流程依然缺乏透明度，这也为进一步研究产生了障碍。在本研究中，我们提出了OSUM，一个开放的语音理解模型，旨在探索在有限的学术资源下训练SLUM的潜力。OSUM模型将Whisper编码器与Qwen2 LLM相结合，支持广泛的语音任务，包括语音识别（ASR）、带时间戳的语音识别（SRWT）、语音事件检测（VED）、语音情感识别（SER）、说话风格识别（SSR）、说话者性别分类（SGC）、说话者年龄预测（SAP）和语音转文本聊天（STTC）。通过采用ASR+X训练策略，OSUM通过同时优化模态对齐和目标任务，实现了高效稳定的多任务训练。除了提供强大的性能，OSUM还强调透明度，提供公开可用的代码，并详细介绍了数据处理流程，以期为学术界提供有价值的参考，旨在加速先进SULM技术的研究和创新。

    方案设计 

    OSUM模型将Whisper编码器与Qwen2 LLM相结合，支持广泛的语音任务，包括语音识别（ASR）、带时间戳的语音识别（SRWT）、语音事件检测（VED）、语音情感识别（SER）、说话风格识别（SSR）、说话者性别分类（SGC）、说话者年龄预测（SAP）和语音转文本聊天（STTC）。通过采用ASR+X训练策略，OSUM通过同时优化模态对齐和目标任务，实现了高效稳定的多任务训练。

    模型结构

    模型的输入包括语音和自然语言提示。不同于 Whisper 和Qwen-Audio 依靠指令标签，Osum采用描述性文本，将所有八个支持任务转换为图2所示。当前，我们的模型仅支持基于文本的响应，但是音频输出功能正在积极开发。

    如图2所示，OSUM模型由一个Speech Encoder、一个Adaptor和一个LLM组成。在训练过程中，Speech Encoder和Adaptor中的所有参数都会更新，而大语言模型则使用LoRA方法进行微调。各部分具体配置如下：

    • Speech Encoder: Whisper-Medium (769M)；
    • Adaptor: Conv1D * 3 + Transformer * 4，4倍下采样；
    • LLM: Qwen2-7B-Instruct带LoRA。LoRA hyperparameters-α, rank, and dropout ratio are set to 32, 8, and 0.1,

    多任务监督训练

    训练过程包括两个阶段：

    首先，在没有LLM的情况下，对原始的Whisper模型进行多任务监督微调，多任务数据微调了 Whisper ，以确保OSUM模型的更快收敛。此外，此阶段使我们能够验证多任务数据的可靠性。具体来说，我们扩展了Whisper的指示标签，以适应更多的任务，每个前向推理仅执行一个任务。

    其次，将微调后的Whisper编码器与Qwen2大语言模型相结合，构建出完整的OSUM系统，然后使用更大的数据集进行进一步的监督训练。

    OSUM模型的输入包括一段语音和一个自然语言描述的prompt，而输出在现阶段仅支持文本回复，音频输出功能正在开发中。为节省计算资源，OSUM的多任务训练引入了一种“ASR+X”范式，即同时训练ASR任务和一个附加任务X。这在加速训练的同时，允许执行X任务时参考文本和声学两种特征，从而提升性能和训练稳定性。“ASR+X”范式是在LLM的自回归框架内通过调整预测标签来实现的，无需对模型架构或损失函数进行修改。执行不同的X任务是通过给LLM不同的自然语言prompt来实现的，每个任务有5个候选prompt，训练时随机选择一个。prompt的示例如表1所示。

    训练数据

    OSUM旨在使用多样化的语音数据集进行多任务训练，目标是构建一个能够在对话场景中全面理解输入语音的统一模型。多任务训练过程使各个任务能够从共享学习中获益，从而提升模型的整体性能。有关用于训练的数据集的详细信息见表2所示，本版本模型的训练数据规模大约为5万小时。

    技术性能

    总览

    如图2所示，OSUM 模型和Qwen2-Audio 相比，在大多数任务中，尽管 OSUM 使用的计算资源和训练数据明显更少，但它的表现优于Qwen2-Audio。

    图2 OSUM与Qwen2-Audio各项任务性能对比的雷达图。雷达图中每个模型各项任务的值是基于公开测试集和内部测试集的平均结果得出的

    各项指标与性能演示

    ASR（语音识别）：如表4所示，OSUM在中文ASR上表现优越，具体地，在WenetSpeech test meeting、3个AISHELL-2子测试集以及4个内部使用的SpeechIO测试集上优于其他模型。OSUM在英语测试集上性能也可与SenseVoice-S相媲美。值得注意的是，这些结果是在使用少得多的训练数据的情况下取得的。此外，我们发现，即使在训练过程中未纳入中英混语料数据集，OSUM在识别中英混语音方面也展现出了令人惊讶的出色能力。

    表4公开测试集和内部测试集上ASR任务的评估结果。加粗字体表示同一测试集中的最佳结果。所有内部测试结果均由我们自行推理得出

    表45公开测试集和内部测试集上多任务的评估结果。每个测试集的最佳结果都用粗体突出显示。蓝色字体显示的结果以及内部测试集的结果，均是我们使用原始发布的模型自行推理得出的

    SRWT（带时间戳的语音识别）：如表5所示，OSUM模型在SRWT任务上的性能显著优于Whisper-Large-v3，相对优势达到了36.70%，并且也超过了Qwen-Audio。此外，OSUM的表现甚至略微超过了GMM-HMM模型，而后者在时间戳预测任务被广泛使用。另外，此功能不仅使得OSUM能够以端到端的方式预测时间戳，更重要的是，它引导OSUM模型理解了“时间”这一概念。在将来，我们将会利用这一能力继续开发更灵活的应用，例如判断音频中何时出现了语音事件，何时出现了说话人转换等。

    VED（语音事件检测）：我们首先在公开测试集ESC-50和VocalSound上评估OSUM的性能。ESC-50包含大量的非人声音频事件，我们将它们归类为“其他”。表45示的实验结果表明，OSUM可以成功地将这些非人声音频事件归类为“其他”。此外，在VocalSound数据集上的结果显示，OSUM与Qwen2-audio相比虽然存在一定差距，但也取得了超过80%的准确率。值得注意的是，为更加符合真实使用场景，我们的训练数据是语音和音频事件拼接而成，但公开测试集只有孤立的音频事件而没有说话语音。即便存在这一不匹配的情况，OSUM模型的在公开测试集上的结果也证明了其有效性和泛化性。与公开测试集不同，我们人工录制了同时包含语音和声学事件的内部测试集。表45结果表明，PANNs由于其仅为孤立音频事件检测而设计，在我们内部测试集中基本处于不可用状态。Qwen2-audio的表现相对较好，但也出现了性能下降。相比之下，OSUM模型在公开测试集和内部测试集上都取得了较为均衡的结果，展现出了更强的泛化能力。

    SER（语音情感识别）：如表45示，对于SER任务，使用公开数据集的实验中，OSUM在MER2023测试集上展现出了卓越的性能，超过了一些近期的公开基准模型。在MELD数据集上，OSUM的性能略低于SenseVoice-L模型，这很可能是因为后者在更大规模的语音情感数据集上进行了训练。此外，OSUM在内部测试集上的结果与EmoBox模型相当，显著优于其他对比方法。但是，我们也观察到，厌恶和恐惧这两种情感尤其难以识别，其归因于这两种情感的训练数据更加稀缺，也容易和其他情感混淆。

    SSR（说话风格识别）：表5中实验表明，OSUM所采用的声学-文本双模态风格分类方法的表现显著优于GLM-4-9B-Chat所采用的单文本模态方法，这充分证明了“ASR+X”策略的价值。现阶段OSUM能够区分八种风格：“新闻科普”，“恐怖故事”，“童话故事”，“客服”，“诗歌散文”，“有声书”，“日常口语”以及“其他”。我们详细分析了测试集上各类别的准确率，发现OSUM在对“新闻科普”、“有声书”、“童话故事”以及“客服”风格类别上表现出色；然而，在“诗歌散文”、“恐怖故事”类别上仍有提升空间。有趣的是，我们发现从实际测试的主观体验上来说，OSUM风格分类正确率是超过测试集的，总体来说可以让人满意。

    SGC（说话者性别分类）：在SGC公开测试集上的结果表明，OSUM在AISHELL-1测试集上达到了100%的准确率。这一结果在一定程度上表明该任务上存在说话人过拟合现象。此外，在Kaggle测试集上，我们的方法略优于Qwen2-Audio。但在我们的内部测试集上，OSUM的性能略低于Qwen2-Audio，但依然超过了95%。总之，OSUM在SGC任务上展现出了不错的性能，而且实测效果很少出现性别判断错误的情况。

    SAP（说话者年龄预测）：在SAP任务上，由于我们发现青少年和成年人的声学相似度非常高，这使得有效区分他们变得很复杂。因此，我们将年龄分为三类：儿童、成年人和老年人。尽管我们努力调试了prompt，但Qwen2-Audio在Kaggle测试集和我们的内部测试集上，年龄分类准确率都较低。这可能是因为这些模型对年龄的分类过于细致，从而影响了Qwen2-Audio模型的最终效果。表4中结果显示，OSUM在Kaggle测试集上显著优于Qwen2-Audio，达到了76.52%的准确率。在我们的内部测试集上OSUM分类准确率虽然略有下降，但仍然超过了Qwen2-Audio。这表明OSUM在不同的数据上表现出了很强的泛化能力。

    STTC（语音转文本聊天）：如表5所示，在STTC任务中，我们在所有测试集上都遵循了AirBench的评估协议。这包括提供音频查询的文本以及两个不同答案的文本，让基于文本的大语言模型（LLM）给出1到10的主观评分。这两个答案一个是真实回复，另一个是语音大语言模型（SULM）生成的答案。测试结果表明，在AirBench的官方speech子测试集上，OSUM的得分虽然低于Qwen2-Audio，但也处于一个合理范围。这主要是因为我们没有使用英语对话数据进行训练，目前的得分完全依赖于大语言模型自身的表现。反之，在我们内部的中文对话测试集上，OSUM的表现优于Qwen2-Audio，这充分证明了OSUM在中文对话任务上性能是不错的。总体而言，我们的OSUM模型在对话能力方面与Qwen2-Audio相当。

    更多功能

    OSUM理解大模型在将来会提供更多的功能，可作为通用语音打标工具使用。此外，我们正在开发的功能包括：

    1. 同时支持ASR+X和单X任务模式，在执行单X任务打标时推理速度更快。
    2. 同时输出ASR+X1+X2+..Xn的多任务打标模式，一次性提供几乎全部所需标签。
    3. 增加更多的理解任务。