随着人工智能技术的飞速演进，语音交互正逐渐成为人机交互的核心前沿。Fun-Audio-Chat 作为阿里巴巴通义百聆团队开源的新一代端到端语音交互模型，凭借其独特的双分辨率架构与高效的 Core-Cocktail 训练策略，在语音理解、情感感知与任务执行等多方面展现出卓越性能，为语音交互领域注入了新的活力。
一、项目概述
Fun-Audio-Chat 是一款专注于提供自然、低延迟体验的大型音频语言模型（LALM）。其核心创新在于引入了双分辨率语音表征：一个以 5Hz 帧率运行的高效共享主干网络负责语义理解，搭配一个以 25Hz 帧率工作的精细语音重建头部（SRH）来保障高质量语音输出。这一设计在显著降低计算开销的同时，依然能生成自然流畅的语音。配合其独特的 Core-Cocktail 训练策略，模型在获得强大语音能力的同时，也保留了基础文本语言模型的优秀性能。在口语问答、音频理解、语音功能调用等多个权威基准测试中，Fun-Audio-Chat 均取得了领先的成绩。
二、核心功能
（一）端到端语音交互
Fun-Audio-Chat 摒弃了传统的 ASR（语音识别） + LLM（大语言模型） + TTS（文本转语音） 多模块串联模式，采用端到端的 Speech-to-Speech (S2S) 架构。这意味着模型可以直接从用户的语音输入生成语音回应，消除了模块间信息传递的损耗与延迟，实现了更高效、更流畅的对话体验。
（二）情绪感知与情感回应
模型具备深层次的上下文与副语言信息理解能力。它能够通过分析用户的语义内容、语气、语速乃至停顿等细微特征，来感知用户的情绪状态。无论是用户感到生气、焦虑还是开心，Fun-Audio-Chat 都能给出恰如其分的安慰、陪伴或共鸣，提供更具同理心的交互体验。
（三）自然语音指令执行
Fun-Audio-Chat 支持 Speech Function Call 功能。用户只需用自然的口语下达指令，例如“帮我定一个明早七点的闹钟”或“查询一下北京明天的天气”，模型便能理解意图并自动调用相应的函数或工具来完成复杂任务，让语音控制变得更加智能和便捷。
三、技术揭秘
（一）端到端 S2S 架构
如前所述，其端到端设计是效率提升的关键。这种一体化架构不仅简化了系统 pipeline，更从根本上降低了因模块拼接带来的累计延迟和错误，是实现“真·实时”语音交互的基础。
（二）双分辨率设计
这是模型在效率与质量间取得平衡的核心技术。Shared LLM Backbone 以较低的 5Hz 帧率处理语音，高效抽取高层语义；而 Speech Reconstruction Head (SRH) 则以更高的 25Hz 帧率负责细节重建，合成高保真语音。官方数据显示，该设计将GPU计算开销降低了近 50%，为大规模部署提供了可能。
（三）Core-Cocktail 训练策略
为了在赋予模型强大语音能力的同时，避免其遗忘原有的文本语言能力（灾难性遗忘），团队采用了 Core-Cocktail 两阶段训练法。第一阶段在多任务混合数据上进行预训练，让模型同时学习语音和文本的通用语义表示；第二阶段在特定任务数据上进行有目标的微调，以进一步提升专项性能。这种策略确保了模型能力的均衡与全面。
（四）海量多任务数据训练
模型的强大泛化能力源于其背后海量、多样的训练数据。Fun-Audio-Chat 经过了覆盖数百万小时的多任务数据锤炼，场景囊括音频理解、语音问答、情感分析、工具调用等，这使得它能够更“接地气”地理解真实世界中的用户意图，从而在多个评测榜单上脱颖而出。
四、应用场景
（一）语音聊天
作为自然的语音对话伙伴，适用于日常社交、语言练习、休闲娱乐等场景，提供近似真人的交流体验。
（二）情感陪伴
凭借其情绪感知能力，可作为数字陪伴助手，在用户需要倾诉或鼓励时提供情感支持。
（三）智能设备控制
无缝融入智能家居、车载系统、可穿戴设备等，通过自然语音实现全屋智能或设备功能的操控。
（四）语音客服
应用于企业客服场景，能够快速理解用户问题并提供标准、准确的解答，提升服务效率与用户体验。
（五）角色扮演
用户可指令模型扮演特定角色，如游戏NPC、虚拟主播、故事讲解员等，创造丰富的沉浸式互动内容。
五、快速使用指南
（一）环境准备
确保系统已安装 ffmpeg，建议使用 conda 创建隔离环境：
conda create -n FunAudioChat python=3.12 -y
conda activate FunAudioChat
pip install torch==2.8.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
git clone --recurse-submodules https://github.com/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat
cd Fun-Audio-Chat
pip install -r requirements.txt
（二）下载模型
可通过 Hugging Face Hub 或 ModelScope 下载模型，任选其一：
方式一 (Hugging Face):
pip install huggingface-hub
hf download FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B --local-dir ./pretrained_models/Fun-Audio-Chat-8B
hf download FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 --local-dir ./pretrained_models/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
方式二 (ModelScope):
modelscope download --model FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B --local_dir pretrained_models/Fun-Audio-Chat-8B
modelscope download --model FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 --local_dir pretrained_models/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
下载后目录结构应如下：
pretrained_models/
├── Fun-Audio-Chat-8B/ # 主模型
└── Fun-CosyVoice3-0.5B-2512/ # 去分词器
（三）运行基础推理
在项目根目录下执行：
export PYTHONPATH=`pwd`
python examples/infer_s2t.py
python examples/infer_s2s.py
其中，infer_s2t.py 默认使用 utils/constant.py 中的 DEFAULT_S2T_PROMPT，可根据任务需求手动修改。
（四）启动 Web 演示
- 启动服务端 (建议使用第二块GPU)：
pip install sphn aiohttp
python -m web_demo.server.server --model-path pretrained_models/Fun-Audio-Chat-8B --port 11236 --tts-gpu 1
- 启动客户端 (需 Node.js 环境)：
cd web_demo/client
nvm use
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365 -nodes
echo "VITE_QUEUE_API_PATH=/api" > .env.local
npm install
npm run dev
六、结语
Fun-Audio-Chat 通过其端到端的架构、创新的双分辨率设计以及高效的训练策略，在 人工智能 语音交互领域树立了新的标杆。它不仅在多项测试中表现优异，更提供了从情感陪护到智能控制等丰富的应用可能性。随着技术的持续迭代与 开源实战 社区的共同努力，此类模型有望进一步推动智能语音交互的普及与深化。对于开发者而言，深入研究和应用此类 智能 & 数据 & 云 前沿技术，将是构建下一代人机交互应用的关键。
项目地址
本文介绍了阿里巴巴开源的Fun-Audio-Chat模型，更多前沿AI技术动态与开源项目深度解读，欢迎访问 云栈社区 进行交流与探索。
发表于 昨天 07:16
|
查看: 6|
回复: 0
