小米正式发布MiMo-Audio-7B-Base音频大模型，以70亿参数规模实现了音频理解与生成的全场景覆盖，标志着消费电子巨头在多模态交互领域的重要突破。
【免费下载链接】MiMo-Audio-7B-Base项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Base
近年来，音频AI技术正经历从"单一功能"向"全能交互"的范式转变。传统语音助手局限于命令响应，而新一代音频大模型已能处理语音识别、情感分析、音乐生成等复杂任务。数据显示，2024年全球智能音频市场规模持续扩大，用户对自然对话、个性化语音合成等高级功能的需求显著增长。在此背景下，小米推出的MiMo-Audio-7B-Base以"小参数、大能力"的特性脱颖而出。
MiMo-Audio-7B-Base的核心突破在于其创新的"少样本学习"能力。与传统音频模型需要针对特定任务进行大量微调不同，该模型通过百亿小时级音频数据预训练，仅需少量示例或简单指令即可适应新任务。这种类人学习模式使其能同时支持Audio-to-Text（语音转文字）、Text-to-Audio（文字转语音）、Audio-to-Audio（音频转音频）等跨模态转换，实现从语音识别到语音编辑的全流程覆盖。
技术架构上，小米自研的MiMo-Audio-Tokenizer是关键创新点。这个拥有12亿参数的Transformer模型，通过8层RVQ（残差向量量化）堆栈实现每秒200个令牌的音频编码，在1000万小时语料上训练的语义与重建双重优化目标，既保证了音频重建质量，又为下游语言建模奠定基础。为解决音视频序列长度不匹配问题，模型采用"补丁编码器-LLM-补丁解码器"架构：将音频令牌聚合成6.25Hz的低速率序列输入大模型，再通过延迟生成策略恢复25Hz的高保真音频输出，大幅提升了处理效率。
在实际应用中，MiMo-Audio展现出令人瞩目的泛化能力。除标准语音任务外，它能完成训练数据中未包含的语音转换、风格迁移和语音编辑等创新功能。特别值得注意的是其强大的语音续写能力，可生成如脱口秀、朗诵、直播解说等高度逼真的长音频内容。指令微调后的MiMo-Audio-7B-Instruct版本更在音频理解、口语对话和指令驱动TTS（文本转语音）评测中达到开源模型的最佳水平，部分指标已接近甚至超越闭源商业模型。
MiMo-Audio的推出将加速智能设备的交互体验升级。对消费电子领域而言，70亿参数规模意味着该模型可在手机、智能音箱等终端设备上高效运行，推动"端侧AI"进入全音频交互时代。开发者生态方面，小米提供了完整的本地部署方案和在线演示平台，通过Gradio界面即可实现语音聊天、音频编辑等功能，显著降低了音频AI技术的应用门槛。
【免费下载链接】MiMo-Audio-7B-Base项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
