%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Kimi Audio
紹介 :
Kimi-Audioは、音声認識やオーディオ会話などの様々なオーディオ処理タスクを処理することを目的とした、高度なオープンソースのオーディオ基礎モデルです。1300万時間以上の多様なオーディオデータとテキストデータで大規模に事前学習されており、強力なオーディオ推論と言語理解能力を備えています。主な利点として、優れた性能と柔軟性があり、研究者や開発者がオーディオ関連の研究開発を行うのに適しています。
ターゲットユーザー :
Kimi-Audioは、強力で柔軟なオーディオ処理ツールを必要とする研究者、オーディオエンジニア、開発者向けです。様々なオーディオ分析や生成タスクに対応できます。オープンソースであるため、ユーザーは自身のニーズに合わせてカスタマイズおよび拡張でき、オーディオ関連の研究や商業用途に適しています。
使用シナリオ
音声アシスタントにKimi-Audioを統合し、ユーザーの音声指示に対する理解能力を向上させる。
Kimi-Audioを使用してオーディオコンテンツを自動的に書き起こし、ポッドキャストやビデオコンテンツに字幕を提供する。
Kimi-Audioを使用してオーディオベースの感情認識を実現し、ユーザーインタラクション体験を向上させる。
製品特徴
多様なオーディオ処理能力：音声認識、音声質疑応答、オーディオ字幕生成などのタスクに対応。
優れた性能：複数のオーディオベンチマークテストでSOTAの結果を達成。
大規模事前学習：様々な種類のオーディオデータとテキストデータで学習し、モデルの理解能力を向上。
革新的なアーキテクチャ：混合オーディオ入力とLLMコアを採用し、テキストとオーディオの入力を同時に処理可能。
効率的な推論：ストリームマッチングベースのブロックレベルストリーミングデコーダを備え、低遅延オーディオ生成に対応。
オープンソースコミュニティサポート：コード、モデルチェックポイント、包括的な評価ツールキットを提供し、コミュニティの研究開発を推進。
ユーザーフレンドリーなインターフェース：モデルの使用手順を簡素化し、ユーザーが簡単に使い始められるように設計。
柔軟なパラメータ設定：ユーザーはニーズに合わせてオーディオとテキストの生成パラメータを調整可能。
使用チュートリアル
1. GitHubページからKimi-Audioモデルとコードをダウンロードします。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M16.2,11.1c.4.5.4,1.2,0,1.8l-4.7,7.1h-3.8l5.3-8L7.6,4h3.8l4.7,7.1Z'/%3e%3c/svg%3e)
2. 必要な依存ライブラリをインストールし、環境設定が正しいことを確認します。
3. モデルを読み込み、サンプリングパラメータを設定します。
4. オーディオ入力または会話情報を準備します。
5. モデルの生成インターフェースを呼び出し、準備したメッセージとパラメータを渡します。
6. モデルの出力を処理し、テキストまたはオーディオの結果を取得します。
7. 必要に応じてパラメータを調整し、モデルのパフォーマンスを最適化します。
