Step-Audio-AQAA开源平台：实现音频理解并直接转换为自然语言表达

Step-Audio-AQAA是由Step-Audio团队开源的端到端语音大模型，具有以下特点：

模型架构

• 双码本音频标记器：作为前端模块，将输入音频信号转换为结构化的标记序列。其中语言标记器专注于提取语音的结构化、高层次特征，例如音素和语言属性；语义标记器则用于捕捉更精细的声学细节。

• 骨干LLM：采用预训练的1300亿参数多模态LLM Step-Omni，其预训练数据涵盖文本、语音和图像三种模态，能够同时处理多种类型的数据，并学习到不同模态之间的关联。在处理来自双码本音频标记器的标记序列时，Step-Omni将其嵌入到统一的向量空间中，再经过多个Transformer块进行深度的语义理解和特征提取。

• 神经声码器：将骨干LLM生成的音频标记序列合成为自然、高质量的语音波形。

模型优势

• 直接处理音频输入输出：无需先将语音转成文字再生成回答，避免了传统方案中因自动语音识别或文本转语音环节出错导致的结果失真。

• 多语言支持：支持多种语言，包括中文（含四川话、粤语）、英语、日语等。

• 精细的语音特征控制：能够进行精细的语音特征控制，生成更符合需求的语音回答。

• 出色的表现：在StepEval-Audio-360基准测试中，尤其是在语音控制、情感表达等方面表现突出，优于其他先进的LALM。

应用场景

• 情感陪伴机器人：可根据用户情绪自动调节回应语气。

• 多语言客服系统：能直接处理方言语音查询。

• 游戏NPC交互：可实时生成带情绪变化的语音反馈。

获取方式

• Hugging Face页面：可以在Hugging Face上找到该模型的相关信息。

• GitHub页面：也可以通过GitHub获取模型的代码和相关资源。

未来发展方向

• 无文本引导的语音生成：探索纯音频标记是否支持高质量生成。

• 连续音频表征研究：研究离散标记是否为最优解，探索连续建模的可能性。

• 歌唱能力突破：解决音高稳定性和长旋律连贯性问题。

• 推理范式升级：探索类o1推理架构提升语境感知能力。