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一、Kimi - Audio 简介

Kimi - Audio 是一个开源的音频基础模型，在音频理解、生成和对话等方面表现出色。其设计旨在作为一个通用的音频基础模型，能够在单一统一的框架内处理各种音频处理任务，如语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频描述（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件 / 场景分类（SEC/ASC）以及端到端的语音对话等。并且在众多音频基准测试中取得了前沿的成果。

二、技术特点

• 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、声音）和文本数据上进行了预训练，这使得模型具有广泛的知识基础和强大的泛化能力。

• 新颖的架构 ：采用混合音频输入（连续声学 + 离散语义令牌）以及具有并行头部用于文本和音频令牌生成的大型语言模型（LLM）核心，这种架构设计有助于模型更好地理解和生成音频内容。

• 高效的推理 ：具备基于流匹配的分块式流式解码器，可实现低延迟的音频生成，从而在实际应用中能够快速响应用户需求。

三、使用方法

• 环境搭建 ：推荐通过构建 Docker 镜像来运行推理。可以使用命令 git clone https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio 克隆代码并构建镜像，也可以使用预构建的镜像 docker pull moonshotai/kimi-audio:v0.1，或者安装相关依赖 pip install -r requirements.txt。

• 模型加载与推理 ：首先需要从 Hugging Face Hub 加载模型，确保已登录（如果是私有仓库的话）。然后定义采样参数，包括音频和文本的温度、top_k 值、重复惩罚等。接着通过调用模型的生成方法，可以实现音频到文本（如语音识别）以及音频到音频 / 文本对话等功能。

四、总结

Kimi - Audio 作为一个功能强大的通用音频基础模型，凭借其出色的技术特点和方便的使用方式，在音频处理领域具有广阔的应用前景。

核心技术表格如下：