論文の概要: Kimi-Audio Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18425v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 15:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.818559
• Title: Kimi-Audio Technical Report
• Title（参考訳）: Kimi-Audio 技術報告
• Authors: KimiTeam, Ding Ding, Zeqian Ju, Yichong Leng, Songxiang Liu, Tong Liu, Zeyu Shang, Kai Shen, Wei Song, Xu Tan, Heyi Tang, Zhengtao Wang, Chu Wei, Yifei Xin, Xinran Xu, Jianwei Yu, Yutao Zhang, Xinyu Zhou, Y. Charles, Jun Chen, Yanru Chen, Yulun Du, Weiran He, Zhenxing Hu, Guokun Lai, Qingcheng Li, Yangyang Liu, Weidong Sun, Jianzhou Wang, Yuzhi Wang, Yuefeng Wu, Yuxin Wu, Dongchao Yang, Hao Yang, Ying Yang, Zhilin Yang, Aoxiong Yin, Ruibin Yuan, Yutong Zhang, Zaida Zhou,
• Abstract要約: Kimi-Audioは、オーディオ理解、生成、会話に優れたオープンソースのオーディオ基礎モデルである。 モデルアーキテクチャ、データキュレーション、トレーニングレシピ、推論デプロイメント、評価を含む、Kim-Audioの構築プラクティスについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.69331679172303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Kimi-Audio, an open-source audio foundation model that excels in audio understanding, generation, and conversation. We detail the practices in building Kimi-Audio, including model architecture, data curation, training recipe, inference deployment, and evaluation. Specifically, we leverage a 12.5Hz audio tokenizer, design a novel LLM-based architecture with continuous features as input and discrete tokens as output, and develop a chunk-wise streaming detokenizer based on flow matching. We curate a pre-training dataset that consists of more than 13 million hours of audio data covering a wide range of modalities including speech, sound, and music, and build a pipeline to construct high-quality and diverse post-training data. Initialized from a pre-trained LLM, Kimi-Audio is continual pre-trained on both audio and text data with several carefully designed tasks, and then fine-tuned to support a diverse of audio-related tasks. Extensive evaluation shows that Kimi-Audio achieves state-of-the-art performance on a range of audio benchmarks including speech recognition, audio understanding, audio question answering, and speech conversation. We release the codes, model checkpoints, as well as the evaluation toolkits in https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio.
• Abstract（参考訳）: 我々はKimi-Audioについて紹介する。これはオープンソースの音声基礎モデルで、音声理解、生成、会話に優れています。 モデルアーキテクチャ、データキュレーション、トレーニングレシピ、推論デプロイメント、評価を含む、Kim-Audioの構築プラクティスについて詳述する。 具体的には、12.5Hzのオーディオトークンライザを利用し、連続した特徴を入力として、離散トークンを出力として、新しいLCMベースのアーキテクチャを設計し、フローマッチングに基づくチャンクワイドストリーミングデトケナイザを開発する。 1300万時間以上のオーディオデータからなる事前学習データセットをキュレートし,高品質で多様なポストトレーニングデータを構築するパイプラインを構築した。 事前訓練されたLLMから初期化され、Kimi-Audioは音声データとテキストデータの両方で、慎重に設計されたタスクを継続的にトレーニングし、様々なオーディオ関連タスクをサポートするように微調整される。 広範評価の結果,Kimi-Audioは音声認識,音声理解,音声質問応答,音声会話など,さまざまな音声ベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを達成した。 コード、モデルチェックポイント、評価ツールキットはhttps://github.com/MoonshotAI/Kimi-Audio.comで公開しています。

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