Aero-1-Audio – LMMs-Lab 推出的轻量级音频模型

2025-05-04 0 735

Aero-1-Audio是什么

Aero-1-Audio 是 LMMs-Lab 开发的轻量级音频模型,基于 Qwen-2.5-1.5B 构建,仅包含 1.5 亿参数。专为长音频处理设计,能支持长达 15 分钟的连续音频输入,无需分段,同时保持上下文连贯性。在语音识别(ASR)任务中,Aero-1-Audio 表现出色,准确率高,在复杂音频分析和指令驱动任务方面表现出色。

Aero-1-Audio的主要功能

  • 长音频处理:能处理长达 15 分钟 的连续音频,无需分段,保持上下文连贯性,特别适合长篇语音内容的处理。
  • 语音识别(ASR):在语音识别任务中表现出色,能准确将语音转换为文字,适用于实时转写、会议记录、讲座转录等场景。
  • 复杂音频分析:支持对语音、音效、音乐等多种音频类型的分析,能理解音频中的语义和情感,适用于音频内容的分类和分析。
  • 指令驱动任务:支持指令驱动的音频处理任务,例如根据指令提取音频中的特定信息或执行特定操作,适用于智能语音助手等应用。

Aero-1-Audio的技术原理

  • 轻量级设计与高效性能:Aero-1-Audio 仅包含 1.5 亿参数,规模较小,在多个音频基准测试中表现出色,超越了更大规模的模型,如 Whisper 和 Qwen-2-Audio。
  • 高效的训练方法:Aero-1-Audio 的训练数据量相对较小,仅使用了约 50 亿个 tokens(相当于 5 万小时音频),远少于其他大型模型。通过高质量的过滤数据和优化的训练策略,在一天内可完成训练,仅需 16 个 H100 GPU。
  • 动态批处理与序列打包技术:Aero-1-Audio 采用了基于 token 长度的动态批处理策略,通过将样本分组到预定义的 token 长度阈值内,显著提高了计算资源利用率。通过序列打包技术结合 Liger 内核融合,模型的 FLOP 利用率从 0.03 提升至 0.34,进一步提高了训练效率。
  • 多任务能力:Aero-1-Audio 在语音识别(ASR)任务中表现出色,在音频分析与理解、语音指令跟随和音频场景理解等多个维度上展现了强大的能力。例如,在 AMI、LibriSpeech 和 SPGISpeech 数据集上,词错误率(WER)最低。

Aero-1-Audio的项目地址

Aero-1-Audio的应用场景

  • 语音助手:为智能语音助手提供高效语音识别和理解能力。
  • 实时转写:快速将语音内容转录为文字,适合会议、讲座等场景。
  • 归档理解:为音频库添加内容标签,支持语义搜索。
  • 听力模块:为智能体赋予长语音理解能力,支持多轮对话。

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