Fun-Audio-Chat：阿里通义开源的低延迟大音频语言模型

一、Fun-Audio-Chat是什么

Fun-Audio-Chat是由阿里通义实验室开源的一款面向自然、低延迟语音交互场景设计的大型音频语言模型（Large Audio Language Model）。该模型创新性引入双分辨率语音表示架构，通过5Hz高效共享主干网络结合25Hz精细头部网络，在大幅降低GPU计算开销的同时保障高保真语音质量；依托Core-Cocktail训练策略，模型既保留了文本大语言模型（LLM）的核心能力，又具备卓越的语音交互性能。

该模型以“低延迟、高保真、强理解”为核心目标，基于大语言模型技术底座，融合语音信号处理、多模态融合、高效网络设计等技术，实现了从“语音输入”到“语音输出”的端到端闭环交互。与传统语音助手不同，Fun-Audio-Chat并非简单的“语音转文字+文本问答+文字转语音”拼接方案，而是将语音特征与文本语义深度融合，直接对音频信号进行理解和生成，真正实现了“用语音理解语音”的自然交互体验。

作为开源项目，Fun-Audio-Chat提供了完整的模型代码、训练脚本、推理工具及Web演示系统，支持开发者基于自身需求进行二次开发、微调训练或部署上线，覆盖科研实验、产品原型验证、小规模商用等多种场景，是语音交互领域兼具实用性和研究价值的开源工具。

二、功能特色

Fun-Audio-Chat的核心优势集中体现在“性能均衡、功能全面、部署友好”三大维度，具体特色如下：

2.1 核心性能优势：低延迟与高音质兼得

传统音频语言模型多采用12.5Hz或25Hz的帧率处理语音信号，虽能保障音质，但计算量巨大，导致推理延迟高、GPU占用率高。Fun-Audio-Chat创新性提出“双分辨率语音表示”架构，从根本上优化了性能与效率的平衡：

• 5Hz共享主干网络：模型核心主干网络采用5Hz低帧率处理语音信号，相比25Hz帧率减少约80%的基础计算量，GPU使用时间降低近50%，大幅降低推理延迟和硬件成本；

• 25Hz精细头部网络：在语音生成环节引入25Hz高帧率精细头部网络，对语音细节进行补全和优化，确保输出语音的自然度、流畅度和保真度，避免低帧率带来的“机械感”。

经官方测试，在同等硬件条件下（NVIDIA A100 80GB GPU），Fun-Audio-Chat的推理延迟比同规模（8B参数）的主流音频模型降低45%以上，同时在语音质量主观评分（MOS）中达到4.2分（满分5分），与25Hz全帧率模型持平。

2.2 全场景交互能力：覆盖语音交互核心需求

Fun-Audio-Chat并非单一功能的语音模型，而是具备“全栈式”语音交互能力，可满足不同场景的使用需求，具体功能如下表所示：

2.3 训练策略优势：Core-Cocktail训练保留LLM核心能力

音频模型的常见问题是：强化语音交互能力后，会丢失文本LLM的逻辑推理、知识问答等核心能力。Fun-Audio-Chat通过“Core-Cocktail训练”策略解决这一问题：

• Core（核心保留）：在训练过程中，保留文本LLM的核心网络结构和权重，确保模型不丢失文本理解、逻辑推理、知识储备等基础能力；

• Cocktail（混合训练）：将语音信号数据、文本数据、语音-文本配对数据混合输入模型，让模型学习“语音-语义”的映射关系，实现语音和文本能力的深度融合。

这一策略使得Fun-Audio-Chat既具备专业的语音交互能力，又能像文本LLM一样处理复杂的逻辑问题，例如用户用语音提问“用牛顿第二定律解释为什么刹车时人会向前倾”，模型既能用自然的语音回复，又能保证物理知识的准确性。

2.4 部署与使用优势：开源友好，门槛可控

作为面向开发者的开源项目，Fun-Audio-Chat在部署和使用层面做了大量优化：

• 轻量化部署：提供8B参数的基础版本，推理仅需约24GB GPU内存，普通开发者可通过单张消费级高端显卡（如RTX 4090）完成本地推理测试；

• 完整工具链：配套提供Web演示系统、批量推理脚本、微调训练工具，无需从零开发配套功能；

• 多平台兼容：支持Linux/Windows系统，兼容PyTorch生态，可对接常见的音频处理库（如ffmpeg、torchaudio）；

• 预训练模型可下载：官方提供HuggingFace、ModelScope等平台的预训练模型权重，无需从零训练。

三、技术细节

Fun-Audio-Chat的技术架构围绕“双分辨率语音表示”和“Core-Cocktail训练”两大核心设计，以下从架构设计、训练流程、关键模块三个维度拆解技术细节，内容兼顾易懂性和专业性。

3.1 整体架构设计

Fun-Audio-Chat的架构可分为“语音编码层、多模态融合层、核心推理层、语音生成层”四个部分，整体逻辑如下：

• 语音编码层：分为5Hz和25Hz两个分支，5Hz分支负责提取语音的核心语义特征，25Hz分支负责捕捉语音的细节特征（如音调、语速、情绪）；

• 多模态融合层：将语音特征与文本上下文特征融合，解决“语音-文本”语义对齐问题；

• 核心推理层：基于文本LLM的核心网络（如Transformer架构），完成语义理解、逻辑推理、问答生成等核心任务；

• 语音生成层：基于25Hz精细头部网络，将推理层输出的语义特征转换为高保真语音信号。

3.2 双分辨率语音表示技术

这是Fun-Audio-Chat最核心的技术创新，我们可以用“粗描轮廓+细绘细节”来理解：

• 5Hz共享主干网络：将语音信号按5Hz的帧率（即每200ms处理一帧）进行分帧和编码，重点提取语音中的“语义信息”（如“我要查天气”的核心意图），这部分是模型的“基础骨架”，计算量小、速度快；

• 25Hz精细头部网络：在生成语音时，基于5Hz主干网络的语义特征，按25Hz帧率（每40ms处理一帧）补充语音的“细节信息”（如发音的轻重、语调的起伏），这部分是模型的“皮肤纹理”，保障语音的自然度。

相比传统单分辨率模型，双分辨率设计的优势在于：将“语义理解”和“语音生成”的计算量解耦，语义理解用低帧率降低延迟，语音生成用高帧率保障质量，实现“效率”与“效果”的平衡。

3.3 Core-Cocktail训练策略

训练流程是保障模型能力的关键，Fun-Audio-Chat的训练分为三个阶段，具体如下表所示：

这种“先保核心、再融语音、最后调优”的训练策略，避免了模型在强化语音能力时丢失文本LLM的优势，是Fun-Audio-Chat“语音+文本”双能力兼备的关键。

3.4 关键技术模块说明

为了让新手开发者理解核心模块的作用，以下对项目代码中关键模块进行通俗解释：

• funaudiochat/modeling/：模型核心代码，包含双分辨率编码/生成网络、多模态融合层的实现，是模型的“大脑”；

• funaudiochat/config/：配置文件目录，可调整帧率、模型参数、训练超参数等，相当于模型的“设置面板”；

• training/：训练脚本目录，包含数据处理、训练流程、Core-Cocktail训练策略的实现，是“训练模型的操作手册”；

• web_demo/：Web演示系统，包含前端页面和后端接口，可快速搭建语音交互演示环境，相当于“模型的试用界面”；

• utils/：工具函数目录，包含音频解码、格式转换、数据预处理等功能，是“模型的辅助工具包”；

• evaluate/：评估脚本目录，可测试模型的语音质量、问答准确率、延迟等指标，是“模型的性能检测工具”。

四、应用场景

Fun-Audio-Chat的低延迟、高保真、强理解特性，使其能适配多种语音交互场景，覆盖消费级、企业级、科研级三大领域：

4.1 消费级场景

• 智能车载助手：车载场景对语音交互的延迟要求极高（需＜500ms），Fun-Audio-Chat的低延迟特性可实现“说一句话立刻得到回应”，同时高保真语音能适配车载环境的噪音干扰，支持导航指令、音乐点播、车况查询等核心功能；

• 智能音箱/家居中控：相比传统语音助手，Fun-Audio-Chat的多轮对话和共情能力可提升交互体验，例如用户说“今天心情不好”，模型能识别情绪并给出安慰性回复，而非简单的“无法理解”；

• 随身语音助手：可集成到手机、耳机等移动设备，支持离线语音交互（轻量化模型），满足日常问答、语音笔记、指令控制等需求。

4.2 企业级场景

• 客服语音系统：可实时理解客户语音诉求，自动分类问题类型、提取关键信息（如订单号、投诉原因），甚至生成语音回复初稿，降低人工客服的工作量；

• 语音办公助手：支持会议语音转写、语音总结、语音指令执行（如“把这段会议记录发给XX同事”），提升办公效率；

• 跨境语音沟通：结合多语种支持，可实现实时语音翻译+语音回复，解决跨境沟通中的语言障碍。

4.3 科研级场景

• 音频大模型研究：作为开源的双分辨率音频模型，可作为研究基线，用于探索更低帧率、更高效率的音频模型设计；

• 多模态融合研究：模型的语音-文本融合架构，可为多模态大模型的研发提供参考；

• 语音交互优化研究：可基于该模型微调，探索不同场景下（如医疗、教育）的语音交互优化方向。

五、使用方法

Fun-Audio-Chat的使用分为“环境准备、模型下载、推理测试、Web演示、微调训练”五个步骤，以下为详细操作指南，适配新手开发者的操作习惯：

5.1 环境准备

5.1.1 硬件要求

• 推理环境：最低要求NVIDIA GPU（≥24GB显存，如RTX 4090、A10），CPU≥8核，内存≥32GB；

• 训练环境：推荐4×NVIDIA A100 80GB GPU，CPU≥16核，内存≥128GB，硬盘≥1TB（存储训练数据和模型）。

5.1.2 软件依赖

• 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04+/CentOS 7+）、Windows 10/11（需安装WSL2）；

• 基础软件：Python 3.12、ffmpeg（音频处理）、Git（克隆仓库）；

• 核心库：PyTorch 2.8.0、torchaudio 2.8.0（需匹配CUDA版本）。

5.1.3 环境搭建步骤

1. 安装基础软件（以Ubuntu为例）：

# 更新系统依赖
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装ffmpeg和Git
sudo apt install ffmpeg git -y

2. 配置Python环境（推荐使用conda）：

# 安装conda（如未安装）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 创建并激活虚拟环境
conda create -n FunAudioChat python=3.12 -y
conda activate FunAudioChat

3. 安装PyTorch和torchaudio（匹配CUDA 12.8）：

pip install torch==2.8.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

4. 克隆仓库并安装项目依赖：

# 克隆仓库（包含子模块）
git clone --recurse-submodules https://github.com/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat
cd Fun-Audio-Chat
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

5.2 模型下载

官方提供预训练模型权重，支持从HuggingFace或ModelScope下载，以下为常用方式：

# 方式1：从HuggingFace下载（需安装huggingface-hub）
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B --local-dir ./models/Fun-Audio-Chat-8B

# 方式2：从ModelScope下载（需安装modelscope）
pip install modelscope
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
snapshot_download("FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B", cache_dir="./models")

5.3 基础推理测试

完成环境和模型准备后，可通过官方提供的示例脚本进行基础推理测试：

# test_inference.py
import torch
from funaudiochat import FunAudioChatModel, FunAudioChatConfig

# 加载模型配置和权重
config = FunAudioChatConfig.from_pretrained("./models/Fun-Audio-Chat-8B")
model = FunAudioChatModel.from_pretrained(
  "./models/Fun-Audio-Chat-8B",
  config=config,
  torch_dtype=torch.float16, # 使用半精度降低显存占用
  device_map="auto" # 自动分配模型到GPU/CPU
)

# 语音问答测试（输入为音频文件路径，输出为语音文件和文本）
audio_input = "./examples/question.wav" # 示例音频文件
audio_output, text_output = model.chat(audio_input)

# 保存输出语音
with open("./output/answer.wav", "wb") as f:
  f.write(audio_output)

# 打印文本结果
print("语音问答结果：", text_output)

运行脚本：

python test_inference.py

5.4 Web演示部署

官方提供了开箱即用的Web演示系统，可快速搭建可视化的语音交互界面：

1. 启动后端服务：

cd web_demo/server
python app.py --model_path ./models/Fun-Audio-Chat-8B

2. 启动前端页面（需安装Node.js）：

cd web_demo/client
npm install # 安装前端依赖
npm run dev # 启动开发服务器

3. 访问演示页面：打开浏览器，输入http://localhost:3000，即可通过麦克风进行语音交互。

5.5 微调训练（进阶）

如需基于自有数据微调模型，可参考training/finetune.py脚本，核心步骤：

1. 准备微调数据（格式为语音文件+文本标注）；

2. 修改training/config/finetune_config.json中的数据路径、训练超参数；

3. 运行微调脚本：

python training/finetune.py --config training/config/finetune_config.json

六、常见问题解答（FAQ）

Q1：运行模型时提示“CUDA out of memory”（显存不足）怎么办？

A1：可通过以下方式降低显存占用：

• 使用torch.float16或torch.bf16半精度加载模型（如示例代码中的torch_dtype=torch.float16）；

• 启用模型并行（device_map="balanced"），将模型拆分到多张GPU；

• 降低批量处理大小（batch size），推理时设置batch_size=1；

• 使用CPU推理（仅用于测试，速度极慢，不推荐实际使用）。

Q2：模型输出的语音有杂音或不清晰怎么办？

A2：首先检查输入音频的质量（建议采样率16kHz、单声道）；其次可调整模型配置中的sample_rate（采样率）、vocoder_config（声码器配置）；最后可通过高质量语音数据对模型进行微调，提升生成语音的清晰度。

Q3：Windows系统下安装ffmpeg失败怎么办？

A3：Windows用户可手动下载ffmpeg安装包（https://ffmpeg.org/download.html），解压后将`bin`目录添加到系统环境变量，再重新运行依赖安装命令。

Q4：训练模型需要多少数据？

A4：基础微调建议至少准备100小时的语音-文本配对数据；如需显著提升某一场景的性能（如客服语音），建议准备500小时以上的场景专属数据。

Q5：Core-Cocktail训练策略必须严格执行三个阶段吗？

A5：非必须。若仅需优化语音生成质量，可跳过第一阶段（Core预训练），直接从第二阶段开始；若仅需提升文本理解能力，可仅训练核心推理层。

Q6：能否将模型部署到边缘设备（如嵌入式设备、手机）？

A6：官方提供的8B参数模型暂不适合边缘设备，但可通过模型量化（如INT4/INT8量化）、模型裁剪等方式降低模型体积，适配边缘设备；官方未来计划推出轻量化版本（1B/2B参数）。

Q7：Web演示系统支持多人同时访问吗？

A7：默认的开发版仅支持单用户访问，如需多用户使用，需修改后端服务的并发配置，并增加GPU显存（建议≥40GB）。

Q8：模型支持哪些语言？

A8：基础版本主要支持中文（普通话），后续可通过多语种数据微调支持英文、粤语等；官方已提供英文微调的示例脚本。

Q9：使用该模型需要遵循哪些开源协议？

A9：Fun-Audio-Chat采用Apache 2.0开源协议，可免费用于商业和非商业用途，但需保留原作者的版权声明，且不得用于违法场景。

七、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat

• 预训练模型（HuggingFace）：https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B

• 预训练模型（ModelScope）：https://modelscope.cn/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B

• 演示地址：https://funaudiollm.github.io/funaudiochat

八、总结

Fun-Audio-Chat是一款聚焦低延迟、高保真自然语音交互的开源大音频语言模型，其核心创新在于双分辨率语音表示架构和Core-Cocktail训练策略，既解决了传统语音模型“高音质与低延迟难以兼顾”的问题，又保留了文本大语言模型的核心理解能力，具备语音问答、音频理解、语音指令执行等全场景交互能力；该项目提供了完整的环境配置、模型推理、Web演示、微调训练工具链，硬件门槛可控（推理仅需24GB GPU显存），适配消费级、企业级、科研级等多类使用场景，同时通过清晰的文档和开源协议降低了开发者的使用门槛，是语音交互领域兼具实用性和研究价值的优质开源工具，为开发者快速落地语音交互产品、研究人员探索音频大模型技术提供了完整的解决方案。