Ming-UniAudio：蚂蚁集团推出的开源音频多模态大模型

Ming-UniAudio是蚂蚁集团推出的开源音频多模态大模型，创新性实现语音理解、生成、编辑三大核心任务的统一处理。模型核心依托MingTok-Audio 连续语音分词器——基于 VAE 框架与因果 Transformer 架构打造，可高效整合语音的语义特征与声学特征，为全任务能力筑牢基础。在此之上，在语音分词、理解、生成、编辑等多类基准测试中，Ming-UniAudio 均展现出领先性能，同时兼容多语言与多方言，可广泛赋能语音助手、有声内容创作、音频后期制作等多元场景。

Ming-UniAudio核心功能：

1、全链路语音理解，多语言方言全覆盖：

精准识别语音内容并完成高效转录，支持多语言及多方言解析，适配智能语音助手、会议实时记录、客服语音质检等场景，实现语音信息的快速转化与利用。

2、高自然度语音生成，还原真人发声质感：

基于文本指令生成流畅自然的语音，音色饱满、语调贴合语境，可直接应用于有声读物制作、新闻语音播报、智能设备语音交互等领域，替代传统录音流程。

3、指令驱动自由编辑，无需手动标定区域：

支持插入、删除、替换等复杂语音编辑操作，通过自然语言指令即可完成语义与声学层面的修改，无需手动指定编辑范围，极大简化音频后期制作流程。

4、多模态深度融合，跨模态交互无障碍：

兼容文本、音频等多模态输入，可实现复杂的跨模态交互任务，例如根据文本描述生成指定语音、结合语音内容完成语义问答等，拓展音频应用边界。

5、高效语音分词技术，语义声学双维整合：

内置 MingTok-Audio 连续语音分词器，突破性整合语音的语义特征与声学特征，为后续的理解、生成、编辑任务提供高精度数据支撑，提升全流程处理效率。

6、扩散头技术加持，语音合成质量跃升：

采用扩散头技术优化语音合成链路，有效降低合成语音的机械感，提升音色自然度与语调流畅度，让生成语音更贴近真人发声效果。

7、开源易用低成本，支持二次开发部署：

开放全套代码与预训练模型权重，开发者无需从零构建，可快速完成模型部署与二次开发，适配不同业务场景的个性化需求。

Ming-UniAudio技术原理：

1、MingTok-Audio 统一语音分词器：

业界首创基于 VAE 框架与因果 Transformer 架构的连续语音分词器，突破传统分词技术局限，同时捕捉语音的语义信息与声学特征，实现“语义-声学”特征的一体化表征，为全任务处理提供统一基础。

2、端到端语音语言模型架构：

构建端到端的统一语音语言模型，摒弃传统多模块拼接的繁琐流程，将语音理解与生成任务纳入同一框架，通过多任务学习策略，精准平衡两大核心能力的性能表现。

3、指令引导自由形式语音编辑框架：

首创指令驱动的语音编辑方案，模型可根据自然语言指令，自动识别需编辑的语音片段，完成语义内容修改与声学特征调整，无需人工标定编辑区域，实现“说改就改”的高效编辑体验。

4、跨模态特征融合机制：

设计高效的多模态特征融合模块，支持文本与音频的深度交互，能够基于文本指令生成语音，也可结合语音内容完成语义理解任务，提升模型的通用性与场景适配能力。

5、扩散头语音合成优化：

引入扩散模型技术打造语音合成扩散头，通过逐步去噪的生成方式，优化语音的频谱特征与韵律表现，显著提升合成语音的自然度与真实感，降低机械音与断层感。

6、大规模多任务预训练：

基于海量音频与文本配对数据开展预训练，覆盖语音识别、合成、编辑等多类任务场景，让模型在学习过程中同步掌握语音的理解与生成能力，提升在复杂任务中的性能表现。

Ming-UniAudio应用场景：

1、多模态智能交互：

集成至智能语音助手、沉浸式通信设备中，支持音频、文本的混合输入，实现实时语音对话、指令执行、多模态问答等功能，提升人机交互的自然度与便捷性。

2、语音合成与克隆：

为有声读物、播客、智能导航等场景提供高质量语音合成服务；支持方言语音克隆与个性化声纹定制，满足不同场景下的语音风格需求。

3、音频理解与智能分析：

应用于教育、客服等领域，可自动转录课堂录音、客服通话内容，完成语音内容的语义解析与智能问答，辅助教学复盘、客户需求分析等工作。

4、多模态内容创作与后期：

赋能媒体创作团队，支持文本转语音配音、现有音频的快速编辑、跨模态内容生成等任务，简化音频制作流程，提升内容生产效率。

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