使用场景

在语音助手中集成 Kimi-Audio，提升其对用户语音指令的理解能力。

利用 Kimi-Audio 进行音频内容的自动转录，为播客和视频内容提供字幕。

通过 Kimi-Audio 实现基于音频的情感识别，增强用户交互体验。

产品特色

多种音频处理能力：支持语音识别、音频问答、音频字幕生成等任务。

出色的性能：在多个音频基准测试上取得了 SOTA 结果。

大规模预训练：在多种类型的音频和文本数据上进行训练，增强模型的理解能力。

创新架构：采用混合音频输入和 LLM 核心，能够同时处理文本和音频输入。

高效推理：具有基于流匹配的块级流式解码器，支持低延迟音频生成。

开源社区支持：提供代码、模型检查点和全面的评估工具包，推动社区研究与发展。

用户友好的接口：简化了模型的使用流程，方便用户上手。

灵活的参数设置：允许用户根据需求调整音频和文本的生成参数。

使用教程

1. 从 GitHub 页面下载 Kimi-Audio 模型和代码。

2. 安装所需的依赖库，确保环境设置正确。

3. 加载模型并设置采样参数。

4. 准备音频输入或对话信息。

5. 调用模型的生成接口，传入准备好的消息和参数。

6. 处理模型输出，获取文本或音频结果。

7. 根据需要调整参数，优化模型表现。