MiDashengLM 小米开源的高效声音理解大模型

MiDashengLM是什么

小米推出了一款高效的音频理解大模型：midashenglm-。这款模型是由xiaomi dasheng音频编码器和qwenomni- thinker解码器融合而成的，通过通用音频描述对齐方法进行处理，实现对语音、环境音及音乐的统一语义理解。其性能表现卓越且推理效率极高，首token延迟仅为主流先进模型的一半，支持大规模并行处理。此外，其训练数据全部开源，兼容学术研究与商业应用，广泛应用于智能座舱、智能家居等场景，助力多模态人机交互体验进一步升级。

MiDashengLM的主要功能

音频描述（Audio Captioning）：将各类音频内容（如人声、背景音、音乐等）转化为自然语言文本，帮助用户快速掌握音频核心信息。音频分类（Audio Classification）：精准识别音频类型（如语音、环境声、音乐等），可用于环境监测、声音分类等实际应用。语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）：将口语内容准确转录为文字，支持多语种识别，广泛应用于语音助手、车载系统等场景。音频问答（Audio Question Answering）：根据输入音频回答用户提出的问题，适用于座舱内环境音识别问答、音乐信息查询等任务。多模态交互（Multimodal Interaction）：融合音频与文本、图像等多种模态信息，提升智能设备的整体感知与交互能力。

MiDashengLM的技术原理

模型架构：音频编码器：采用Xiaomi Dasheng音频编码器，将原始音频信号转化为高维语义特征。该编码器在非语音音频（如环境声和音乐）的理解上表现优异，能够捕捉深层次的声音语义。解码器：基于QwenOmni- Thinker自回归解码结构，将编码后的特征解码为连贯自然语言输出，支持多种下游任务，包括描述生成、问答和语音转写等。 训练策略：通用音频描述对齐： 摒弃传统ASR（自动语音识别）转录方式，采用非单调的全局语义映射机制。通过统一的描述性文本对齐音频内容，促使模型学习跨类型声音的深层语义关联。多专家标注体系： 利用多专家分析流程生成高质量训练数据，涵盖语音、人声、音乐与环境声的细粒度标签，并借助DeepSeek-R模型合成统一描述文本。这些过程需要大量的人工标注时间，以确保准确性和覆盖面。训练数据集： 使用完全开源的海量音频数据进行训练，总时长超过小时，覆盖多种音频类型。原始标签在预训练阶段被舍弃，仅保留丰富的人工合成文本描述，推动模型学习更全面的声音语义。 推理效率优化：高效特征输出： 优化编码器设计，将输出帧率由QwenOmni的z大幅降低至z。这显著减少计算开销，提升响应速度。此外，由于减少了帧率，处理时间更短，从而在相同时间内可以进行更多的推理操作。高吞吐并行处理： 支持高达batch size=大批量推理，在B GPU上处理音频并生成token时，吞吐量超过QwenOmni-的。这不仅提高了模型的训练效率，还加快了实时应用的速度。 总结：综合以上三方面的优化策略，这种新型音频描述模型在保持高质量输出的同时，显著提升了训练效率和推理速度。这些技术的应用将使语音识别、自然语言处理等领域的工作更加高效和精确。

MiDashengLM的项目地址

GitHub仓库：https://www.php.cn/link/f4d22497b81f99faf332279c78d63915 HuggingFace模型库：https://www.php.cn/link/03f27843d915554916cc80323ce5f787 技术论文：https://www.php.cn/link/f4d22497b81f99faf332279c78d63915/blob/main/technical\_report/MiDashengLM\_techreport.pdf 在线体验Demo：https://www.php.cn/link/393db82ebb6d0148176e924e40f9d2e6

MiDashengLM的应用场景

智能座舱：采用结合语音交互与环境音识别技术，增强驾驶过程中的安全性与智能化交互体验。智能家居：通过语音指令控制家电，并实时监测环境声音（如婴儿哭声、玻璃破碎声），实现自动化响应。语音助手：具备高精度和多语言的语音识别与语义理解能力，满足多样化用户需求。音频内容创作与标注：自动为音频生成描述性文字和标签，提升音视频内容制作与管理效率。教育辅助：支持语言学习中的发音评估与音乐教学中的理论指导，提供个性化学习反馈。

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