元媧2.7上線：虛擬人視頻制作速度瘋狂翻倍！
來源：清元宇宙 炎炎夏日努力工作的Q仔的電腦都冒煙兒啦～今天要給大家介紹兩個新小伙伴——小元和小媧，他們將給大家解讀元媧2.7版本重磅更新內容～大家掌聲歡迎～～～本次更
階躍星辰公司近期震撼發布了其傾力打造的開源端到端語音大模型——Step-Audio2mini。這款模型在國際多項基準測試中脫穎而出，刷新了SOTA記錄，將語音理解、音頻推理與生成融為一體，展現了卓越的全方位能力。無論是在音頻理解、語音識別，還是在跨語種翻譯、情感解析及語音對話等應用場景中，Step-Audio2mini均展現出了非凡的實力。
尤為Step-Audio2mini在音頻處理領域的多個核心測試中，表現遠超Qwen-Omni、Kimi-Audio等同類開源模型，甚至在多數任務上超越了GPT-4o Audio。在通用多模態音頻理解測試集MMAU上，它以73.2的高分傲視群雄；在口語對話能力評估平臺URO Bench的基礎與專業賽道上，Step-Audio2mini同樣奪得了開源端到端語音模型的最高分。在中英互譯任務中，它在CoVoST2和CVSS評測集上的分數分別為39.3和29.1，大幅領先競爭對手。而在語音識別方面，Step-Audio2mini在多語言和多方言測試中均排名第一，其中中文測試集的平均字錯誤率為3.19%，英文測試集的平均詞錯誤率為3.50%，性能超出其他開源模型15%以上。
Step-Audio2mini之所以能在眾多模型中脫穎而出，得益于其創新的架構設計。它摒棄了傳統的ASR+LLM+TTS三級結構，采用了真端到端多模態架構，實現了從原始音頻輸入到語音響應輸出的直接轉換，不僅架構更加簡潔，時延也大幅降低。同時，該模型還能有效理解副語言信息和非人聲信號，進一步提升了其綜合性能。Step-Audio2mini還首次在端到端語音模型中引入了鏈式思維推理（CoT）與強化學習的聯合優化技術，使其能夠更精細地理解、推理情緒、語調、音樂等副語言和非語音信號，并作出自然回應。
Step-Audio2mini的實際應用能力同樣令人印象深刻。它能夠準確識別大自然的聲音和精湛的配音，還能實時搜索行業最新資訊，為用戶提供有價值的信息。同時，該模型還支持控制語速，輕松適應不同場景的對話需求。在一次測試中，當面對一個復雜的哲學問題時，Step-Audio2mini展現出了強大的邏輯推理能力，將抽象問題轉化為極簡方法論，給出了令人信服的答案。
目前，Step-Audio2mini模型已在GitHub、Hugging Face和ModelScope等平臺上線，供用戶下載、試用并反饋。感興趣的用戶可以訪問以下鏈接獲取更多信息：
GitHub鏈接：https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio2
Hugging Face鏈接：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini
ModelScope鏈接：https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini
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