腾讯开源实时语音大模型VITA-audio，92mstoken极速响应，支持多语言～

简介

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VITA-Audio 是一个由腾讯优图实验室（Tencent Youtu Lab）、南京大学和厦门大学的研究人员共同开发的项目，旨在解决现有语音模型在流式生成（streaming）场景下生成第一个音频令牌（token）时的高延迟问题。这种延迟在实时应用中（如语音助手、实时语音翻译）是一个显著的瓶颈，限制了模型的部署和实际应用。

开发动机与目标

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问题驱动：随着自然人机交互需求的增长，语音作为日常交流的主要形式，其实时性变得越来越重要。然而，现有模型在流式生成时存在高延迟问题，特别是在生成第一个音频令牌时，延迟可能达到数秒，影响用户体验。
目标：VITA-Audio 旨在通过创新性地引入交叉模态令牌生成机制（Cross-Modal Token Generation），显著降低生成延迟，同时保持语音质量的优异表现。其核心目标是实现高效的音频-文本令牌生成，适合实时交互场景。
创新点：项目提出了一种轻量级的多模态令牌预测模块（Multiple Cross-modal Token Prediction, MCTP），能够在单次模型前向传播中生成多个音频令牌，从而加速推理并减少首个音频令牌的生成延迟。
训练策略：采用四阶段渐进式训练策略（Four-Stage Progressive Training），确保模型在加速的同时保持高质量输出，训练基于大规模开源语音数据集，确保多语言和多风格的泛化能力。
应用场景：VITA-Audio 适用于需要低延迟的语音生成任务，如实时语音助手、语音翻译、语音合成等，特别适合资源受限的设备部署。
开源与社区：项目已开源，采用开放许可，GitHub 仓库提供推理代码、训练代码和模型权重，鼓励社区贡献和使用，截至 2025 年 5 月 14 日，已吸引开发者关注。

模型结构

VITA-Audio 的模型结构设计紧凑且高效，专为实时语音生成优化。

整体架构

VITA-Audio 是一个端到端的大型语音模型（Large Speech-Language Model），支持音频和文本的交叉模态生成，核心目标是实现快速的音频-文本令牌生成。
模型基于变分推理和对抗学习（Variational Inference with Adversarial Learning），结合了语音合成和语言模型的优点，适合端到端的语音任务。

关键模块

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Multiple Cross-modal Token Prediction (MCTP) 模块
- 这是 VITA-Audio 的核心创新，允许模型在单次前向传播中生成多个音频令牌，从而显著减少生成第一个音频令牌的延迟。
- MCTP 模块通过交叉模态学习（Cross-Modal Learning）实现音频和文本之间的协同生成，确保生成的音频与文本提示保持一致，适合实时交互。
- 其轻量级设计降低了计算开销，适合资源受限的设备部署。
语音编码器（Voice Encoder）
- 从参考音频中提取语音特征（如音色、节奏、语调等），用于克隆目标语音。
- 可能使用基于卷积或变换器的编码器，捕获音频的时频特征，确保音质的高保真度。
文本编码器（Text Encoder）
- 处理输入文本，生成语音合成的条件，可能是基于 Transformer 架构，支持多语言输入。
- 确保文本和音频的语义一致性，适合跨语言生成任务。
生成器（Generator）
- 结合文本编码器和语音编码器的输出，生成目标语音，使用对抗学习确保生成语音的真实性，减少伪影。
- 生成器可能采用 U-Net 架构，结合条件生成网络（Conditional GAN）实现高保真语音输出。
四阶段渐进式训练策略
- 模型采用四阶段训练策略，逐步增加训练难度和数据复杂度，确保模型在加速的同时保持高质量输出。
- 可能包括预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、多模态对齐（Multimodal Alignment）和优化（Optimization）阶段。

性能优化

低延迟：通过 MCTP 模块，VITA-Audio 在流式生成场景下显著降低了生成第一个音频令牌的延迟，提升了实时性，适合语音助手等应用。
高效性：模型设计轻量级，适合在资源受限的设备上部署，同时保持高质量的语音输出，社区反馈显示在 RTX 4090 上生成速度比 RTX 3090 快 50%-70% 。