Kimi-Audio：月之暗面开源音频大模型，1300万小时训练重塑语音交互

蚝油菜花
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🎙️ "Siri要失业？月之暗面开源音频核弹：1300万小时训练+多模态混合架构，语音交互迎来iPhone时刻"

大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为语音识别准确率挣扎时，这个国产模型已经让机器「听懂」人类的情感波动！你是否经历过这些AI耳背现场——

  • 👉 会议录音转文字总把专业术语变成神秘代码
  • 👉 语音助手把愤怒投诉识别成"谢谢反馈"
  • 👉 想用AI生成有声书，结果机械朗读堪比恐怖片旁白...

今天拆解的 Kimi-Audio ，正在重定义声音智能！月之暗面这支「音频手术刀」：

  • ✅ 混合感知架构：同时处理声学特征+语义标记，听懂弦外之音
  • ✅ 流式生成黑科技：分块解码实现实时响应，延迟直降80%
  • ✅ 十项全能选手：从语音转写到情感分析，一套模型全搞定

已有教育机构用它开发口语教练，客服系统靠它识别用户情绪——你的麦克风，准备好接入「AI读心术」了吗？

🚀 快速阅读

Kimi-Audio是月之暗面推出的开源音频基础模型。

  1. 功能：支持语音识别、情感分析、音频生成等10余种任务
  2. 技术：采用混合输入架构与流匹配解码，训练数据达1300万小时

Kimi-Audio 是什么

Kimi-Audio

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。

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。

Kimi-Audio 的主要功能

  • 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
  • 情感识别：分析语音中的情感信息，判断说话者的情绪状态
  • 场景分类：识别和分类环境声音或场景特征
  • 音频字幕：根据音频内容自动生成辅助字幕
  • 语音合成：将文本转换为自然流畅的语音输出
  • 多轮对话：处理复杂上下文并生成连贯语音回应

Kimi-Audio 的技术原理

  • 混合输入架构：同时处理离散语义标记和Whisper编码的连续声学特征
  • LLM核心：基于Qwen 2.5 7B模型初始化，支持并行生成能力
  • 流匹配解码：分块处理实现低延迟，支持前瞻机制优化流畅度
  • BigVGAN声码器：确保生成波形的高保真度

如何运行 Kimi-Audio

获取代码

git clone https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio.git
cd Kimi-Audio
git submodule update --init --recursive
pip install -r requirements.txt

快速入门

以下示例展示了基本的使用方法，包括从音频生成文本（ASR）以及在对话中生成文本和语音。

import soundfile as sf
from kimia_infer.api.kimia import KimiAudio

# --- 1. 加载模型 ---
model_path = "moonshotai/Kimi-Audio-7B-Instruct" 
model = KimiAudio(model_path=model_path, load_detokenizer=True)

# --- 2. 定义采样参数 ---
sampling_params = {
    "audio_temperature": 0.8,
    "audio_top_k": 10,
    "text_temperature": 0.0,
    "text_top_k": 5,
    "audio_repetition_penalty": 1.0,
    "audio_repetition_window_size": 64,
    "text_repetition_penalty": 1.0,
    "text_repetition_window_size": 16,
}

# --- 3. 示例 1: 音频到文本 (ASR) ---
messages_asr = [
    # 提供上下文或指令
    {"role": "user", "message_type": "text", "content": "请转录以下音频:"},
    # 提供音频文件路径
    {"role": "user", "message_type": "audio", "content": "test_audios/asr_example.wav"}
]

# 仅生成文本输出
_, text_output = model.generate(messages_asr, **sampling_params, output_type="text")
print(">>> ASR 输出文本: ", text_output) # 预期输出: "这并不是告别，这是一个篇章的结束，也是新篇章的开始。"

# --- 4. 示例 2: 音频到音频/文本对话 ---
messages_conversation = [
    # 用音频查询开始对话
    {"role": "user", "message_type": "audio", "content": "test_audios/qa_example.wav"}
]

# 生成音频和文本输出
wav_output, text_output = model.generate(messages_conversation, **sampling_params, output_type="both")

# 保存生成的音频
output_audio_path = "output_audio.wav"
sf.write(output_audio_path, wav_output.detach().cpu().view(-1).numpy(), 24000) # 假设输出为 24kHz
print(f">>> 对话输出音频保存到: {output_audio_path}")
print(">>> 对话输出文本: ", text_output) # 预期输出: "A."

print("Kimi-Audio 推理示例完成。")

资源

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