Ming-UniAudio— 蚂蚁集团开源的音频多模态模型

心靈之曲
发布: 2025-10-08 12:34:01
原创
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Ming-UniAudio是什么

ming-uniaudio 是由蚂蚁集团推出的开源音频多模态模型,旨在统一处理语音理解、生成与编辑任务。其核心技术为 mingtok-audio,这是一种基于 vae 架构并结合因果 transformer 的连续语音分词器,能够高效融合语义信息与声学特征。在此基础上,ming-uniaudio 构建了一个端到端的语音语言模型,在生成与理解能力之间实现良好平衡,并借助扩散头机制保障高保真语音合成效果。该模型首次实现了指令驱动的自由式语音编辑功能,支持复杂的语义和声学修改,且无需手动标注编辑范围。在多项基准测试中,ming-uniaudio 在语音分词、理解、生成及编辑等任务上均表现出色。模型兼容多种语言与方言,广泛适用于语音助手、有声读物、音频后期制作等多种实际场景。

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Ming-UniAudio— 蚂蚁集团开源的音频多模态模型Ming-UniAudio的主要功能

  • 语音理解:具备精准的语音识别与转录能力,支持多语种及方言输入,可应用于智能语音助手、会议记录等场景。
  • 语音生成:可根据文本内容生成自然流畅的语音输出,适合用于有声书、广播播报等语音合成需求。
  • 语音编辑:提供自由形式的语音内容编辑功能,如插入、删除、替换语音片段,无需指定具体时间区间,便于音频内容创作与后期处理。
  • 多模态融合:支持文本与音频的联合输入,实现跨模态交互任务,增强模型的应用灵活性。
  • 高效分词:采用统一的连续语音分词器 MingTok-Audio,深度融合语义与声学信息,显著提升模型整体性能。
  • 高质量合成:利用扩散头技术生成高保真、自然度高的语音,满足专业级语音合成要求。
  • 指令驱动:支持通过自然语言指令完成语音编辑操作,降低使用门槛,提升用户交互体验。
  • 开源易用:开放源代码与预训练模型,便于开发者快速集成、部署及进行二次开发

Ming-UniAudio的技术原理

  • 统一连续语音分词器:提出 MingTok-Audio,是首个融合 VAE 框架与因果 Transformer 的连续语音分词方案,兼顾语义表达与声学细节,适用于生成与理解双重任务。
  • 端到端语音语言模型:构建统一的端到端模型架构,支持语音理解与生成一体化处理,并通过扩散头确保语音输出质量。
  • 指令引导的自由编辑框架:创新性地引入自然语言指令控制的语音编辑系统,支持灵活的语义与声学调整,无需精确划定编辑区域。
  • 多模态融合机制:支持文本、音频等多模态输入,实现复杂场景下的跨模态推理与交互。
  • 高质量语音合成:基于扩散模型技术,生成清晰、自然、富有表现力的语音内容,适用于多样化语音合成应用。
  • 多任务协同训练:通过多任务学习策略,协调优化语音生成与理解能力,提升模型在各类任务中的泛化性能。
  • 大规模预训练:依托海量语音与文本数据进行预训练,强化模型的语言理解与语音生成能力,适应复杂真实的使用环境。

Ming-UniAudio的项目地址

Ming-UniAudio的应用场景

  • 多模态交互与对话:支持音频、文本、图像、视频混合输入,实现跨模态实时对话,适用于智能客服、虚拟助手和沉浸式通信系统。
  • 语音合成与克隆:可生成高质量语音,支持多方言语音模仿与个性化音色定制,广泛用于有声内容生产与人机语音交互。
  • 音频理解与问答:具备端到端语音理解能力,支持开放域问答、指令执行和多模态知识推理,适用于教育辅导、客户服务与音视频内容分析。
  • 多模态生成与编辑:涵盖文本转语音、图像生成、视频配音等任务,助力媒体内容创作与跨模态内容生成。

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