Python RU

Forwarded from Machinelearning

🌟 Kimi-Audio: открытая модель для аудиозадач.

Kimi-Audio — инструктивная модель с 7 млрд. параметров, разработанная командой MoonshotAI, которая объединяет распознавание речи, анализ аудиоконтента и генерацию ответов в реальном времени в единую архитектуру. Модель показала SOTA-результаты на множестве аудиобенчмарков, от распознавания речи до эмоционального анализа.

Архитектура Kimi-Audio — это 3 компонента:

🟢Гибридный токенизатор, который преобразует аудио в дискретные семантические токены (12.5 Гц) через векторное квантование и дополняет их непрерывными акустическими признаками из Whisper.

🟢Модифицированная LLM (на базе Qwen 2.5 7B) с общими слоями для мультимодальных данных и раздельными «головами» для генерации текста и аудио.

🟢Детокенизатор на основе flow matching и BigVGAN. Он превращает токены обратно в звук с задержкой менее секунды благодаря чанковому потоковому декодированию и look-ahead механизму.

Отдельного внимания заслуживает пайплайн обучения, к нему команда разработки подошла ответственно и скрупулезно: 13 млн часов аудио были обработаны через автоматический конвейер, включающий шумоподавление, диаризацию и транскрипцию.

Для повышения качества сегменты объединялись по контексту, а транскрипции дополнялись пунктуацией на основе пауз. После предобучения на задачах ASR и TTS модель прошла этап SFT на 300 тыс. часов данных (развернутые диалоги и аудиочаты).

В тестах ASR Kimi-Audio показала: WER 1.28 на LibriSpeech test-clean против 2.37 у Qwen2.5-Omni. В аудиопонимании она лидирует на ClothoAQA (73.18) и MELD (59.13), а в классификации сцен (CochlScene) показывает 80.99 — на 17 пунктов выше ближайшего соперника. В диалогах модель близка к GPT-4o (3.90 против 4.06 по субъективной оценке).


📌 Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌 Лицензирование модели: MIT License.


🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #KimiAudio #MoonshotAI

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Python RU/com.pro_python_code/1798

1.6K viewsApr 28 at 07:16

🌟 Kimi-Audio: открытая модель для аудиозадач.

Kimi-Audio — инструктивная модель с 7 млрд. параметров, разработанная командой MoonshotAI, которая объединяет распознавание речи, анализ аудиоконтента и генерацию ответов в реальном времени в единую архитектуру. Модель показала SOTA-результаты на множестве аудиобенчмарков, от распознавания речи до эмоционального анализа.

Архитектура Kimi-Audio — это 3 компонента:

🟢Гибридный токенизатор, который преобразует аудио в дискретные семантические токены (12.5 Гц) через векторное квантование и дополняет их непрерывными акустическими признаками из Whisper.

🟢Модифицированная LLM (на базе Qwen 2.5 7B) с общими слоями для мультимодальных данных и раздельными «головами» для генерации текста и аудио.

🟢Детокенизатор на основе flow matching и BigVGAN. Он превращает токены обратно в звук с задержкой менее секунды благодаря чанковому потоковому декодированию и look-ahead механизму.

Отдельного внимания заслуживает пайплайн обучения, к нему команда разработки подошла ответственно и скрупулезно: 13 млн часов аудио были обработаны через автоматический конвейер, включающий шумоподавление, диаризацию и транскрипцию.

Для повышения качества сегменты объединялись по контексту, а транскрипции дополнялись пунктуацией на основе пауз. После предобучения на задачах ASR и TTS модель прошла этап SFT на 300 тыс. часов данных (развернутые диалоги и аудиочаты).

В тестах ASR Kimi-Audio показала: WER 1.28 на LibriSpeech test-clean против 2.37 у Qwen2.5-Omni. В аудиопонимании она лидирует на ClothoAQA (73.18) и MELD (59.13), а в классификации сцен (CochlScene) показывает 80.99 — на 17 пунктов выше ближайшего соперника. В диалогах модель близка к GPT-4o (3.90 против 4.06 по субъективной оценке).


📌 Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌 Лицензирование модели: MIT License.


🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #KimiAudio #MoonshotAI