VITA

VITA-Audio 简介

VITA-Audio 是一款开源的端到端多模态语音大模型，具备低延迟和高效推理的特点。其核心创新在于轻量级的多模态交叉标记预测（MCTP）模块，能够在首次前向传播中生成音频输出，显著减少流式场景下的延迟。通过四阶段渐进式训练策略，在70亿参数规模下，VITA-Audio 的推理速度比同类开源模型快3至5倍，并在语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）及口语问答（SQA）等任务中表现出色。

VITA-Audio 的主要功能

• 实时对话能力：VITA-Audio 在首次前向传播中即可生成音频输出，结合 MCTP 模块实现极低延迟的实时交互，适用于语音助手、在线客服等场景。
• 高效推理加速：基于四阶段渐进式训练策略，VITA-Audio 在保持语音质量的前提下，实现3至5倍的推理加速。
• 多模态交互支持：能够处理音频、文本等多种数据形式，适用于智能客服、教育辅助等需要多模态输入的场景。
• 语音生成与识别性能优异：在 ASR、TTS 和 SQA 等任务中表现优于同类模型，满足多种语音交互需求。

VITA-Audio 的技术原理

• 多模态交叉标记预测（MCTP）模块：在单次前向传播中生成多个音频标记，显著降低延迟，提升实时对话体验。
• TiCodec 模块：将连续语音波形编码为离散 token，实现语音与文本在同一序列空间中的统一建模。
• 非自回归与自回归解码器结合：采用 NAR 解码器快速生成初步结果，再由 AR 解码器优化质量，兼顾效率与准确性。
• 四阶段渐进式训练策略：
  • 视觉-语言对齐：通过字幕和视觉问答数据增强模型的视觉理解能力。
  • 音频输入微调：使用语音转录数据提升音频理解能力。
  • 音频输出微调：实现端到端语音输出，无需依赖外部 TTS 模块。
  • 多模态指令微调：提升模型在多模态任务中的综合表现。

VITA-Audio 的项目资源

• Github仓库：https://github.com/VITA-MLLM/VITA-Audio
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/VITA-MLLM/vita-audio
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.03739

VITA-Audio 的应用场景

• 智能家居控制：可识别语音指令并控制智能设备。
• 智能客服：支持文字、图片、语音等多种输入方式，提供精准服务。
• 教育辅助：分析学习资料并提供知识点讲解与习题解答。
• 医疗辅助：解读医学影像与病历数据，辅助诊断建议。
• 内容创作：协助生成文章、脚本等内容，提升创作效率。