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小米MiMo-Audio：7B音频大模型开启声音学习新范式！

【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

小米正式发布全新音频大模型MiMo-Audio-7B-Base，通过创新的"少样本学习"能力重新定义音频AI应用范式，标志着消费电子巨头在多模态人工智能领域的重要突破。

近年来，音频人工智能技术正经历从"单一任务专精"向"通用智能"的转型。传统音频模型往往需要针对特定任务（如语音识别、音乐生成）进行单独训练，难以应对复杂多变的实际应用场景。随着GPT等大语言模型在文本领域验证了"规模即能力"的范式，业界一直在探索将类似理念应用于音频领域，但受限于数据规模、模型架构和训练方法，通用音频智能的实现一直面临挑战。

MiMo-Audio-7B-Base的核心突破在于其"少样本学习"能力。与传统音频模型需要大量标注数据进行任务微调不同，该模型通过超过1亿小时音频数据的预训练，能够仅通过少量示例或简单指令就快速适应新的音频任务。这种能力使得模型具备了类人般的学习效率，极大拓展了应用边界。

在技术架构上，MiMo-Audio采用创新的"Tokenizer-Patch-LLM"三段式设计。其中12亿参数的MiMo-Audio-Tokenizer通过8层残差向量量化（RVQ）技术，实现每秒200个token的音频编码，同时优化语义保留和音频重建质量。独特的Patch机制将音频序列下采样至6.25Hz，有效解决了音频序列过长导致的建模效率问题，为70亿参数的语言模型（LLM）处理音频数据提供了高效接口。

该模型展现出令人印象深刻的多任务处理能力，涵盖Audio-to-Text（音频转文本）、Text-to-Audio（文本转音频）、Audio-to-Audio（音频转音频）、Text-to-Text（文本转文本）以及Audio-Text-to-Text（音频文本混合转文本）等五大类任务。在语音智能和音频理解基准测试中，MiMo-Audio-7B-Base在开源模型中取得了SOTA（最先进）性能，尤其在语音转换、风格迁移和语音编辑等未经过专门训练的任务上表现出强大的泛化能力。

值得关注的是，MiMo-Audio不仅擅长理解音频，更具备出色的音频生成能力。其语音续接功能能够创造高度逼真的谈话节目、朗诵、直播和辩论内容，为内容创作提供了全新工具。针对实际应用场景，小米还推出了经过指令微调的MiMo-Audio-7B-Instruct版本，通过引入思维机制和多样化指令训练，在音频理解、口语对话和指令驱动的文本转语音（TTS）任务上进一步提升性能，部分指标已接近或超越闭源模型。

MiMo-Audio的发布将对多个行业产生深远影响。在消费电子领域，该技术有望赋能下一代智能音箱、耳机和手机，实现更自然的人机交互；在内容创作领域，音频生成和编辑能力将降低专业音频制作门槛；在教育、医疗等垂直领域，少样本学习能力使得定制化音频应用的开发周期大幅缩短。随着模型的开源和生态建设，开发者社区可能会涌现出更多创新应用。

小米通过开源MiMo-Audio系列模型（包括Tokenizer、Base版和Instruct版），不仅展示了其在人工智能领域的技术实力，也为行业提供了探索通用音频智能的重要基础设施。这种"以小见大"的模型设计思路——用70亿参数实现多任务通用能力——可能成为未来音频AI发展的重要方向。随着技术的不断迭代，我们有理由期待音频智能将像今天的文本智能一样，渗透到生活和工作的方方面面，创造全新的用户体验和产业机会。

【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