近日，MoonshotAI 开源了其最新音频基础模型 Kimi-Audio，这一模型凭借其卓越的性能和创新架构，有望在音频处理领域掀起一场变革。
架构革新
Kimi-Audio 采用了集成式架构，包含音频分词器、音频大模型和音频去分词器三大核心组件。音频分词器将输入音频转化为离散语义 token 和连续声学向量，音频大模型基于 Transformer 架构处理多模态输入，而音频去分词器则通过流匹配技术生成高质量音频。这一架构设计使其能够高效处理语音识别、音频理解、音频转文本和语音对话等多种任务。
性能卓越
在多项基准测试中，Kimi-Audio 展现出了强大的性能。例如，在 LibriSpeech 测试中，其词错误率（WER）仅为 1.28%，显著优于其他模型。此外，在音频理解、音频到文本聊天和语音对话等任务中，Kimi-Audio 均取得了领先的性能表现。
目前，Kimi-Audio 的模型代码、检查点和评估工具包已在 GitHub 上开源，为开发者提供了强大的工具，助力音频处理技术的进一步发展。开源链接为：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio。
Kimi-Audio 的开源，不仅为音频处理领域带来了新的技术突破，也为开发者提供了更多创新的可能性。
