Fun-Audio-Chat ：阿里通义开源的端到端语音交互模型

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主要介绍

Fun-Audio-Chat是阿里云通义百聆团队开源的新一代端到端语音交互模型，支持从语音输入直接生成语音输出，无需传统ASR（语音识别）+ LLM（大语言模型）+ TTS（文本转语音）的多模块拼接流程。该模型以8B参数规模开源，在OpenAudioBench、MMAU、Speech-ACEBench等国际权威评测中，同尺寸模型排名第一，综合性能超越GLM4-Voice、Kimi-Audio等竞品，标志着语音交互技术向更自然、高效的方向迈进。 Fun-Audio-Chat ：阿里通义开源的端到端语音交互模型

功能特点

端到端语音交互：直接处理语音输入与输出，降低延迟，提升流畅度。
情感感知与回应：通过语气、语速、停顿等副语言线索识别用户情绪，即使未直接表达也能给出恰当回应（如安慰、鼓励）。
自然语音指令执行：支持Speech Function Call功能，用户可用语音下达指令，模型自动调用函数完成复杂任务（如控制智能家居）。
多语言与角色扮演：支持多语言语音翻译，可扮演特定角色（如电竞解说员、虚拟助手）满足娱乐或工作需求。
高效计算资源利用：采用双分辨率设计，GPU计算开销降低近50%，兼顾性能与效率。

优缺点

优点：

交互自然：情感感知能力使对话体验更贴近人类，适合情感陪伴场景。
延迟低：端到端架构减少模块拼接，实时响应速度更快。
资源高效：双分辨率设计显著降低算力成本，适合部署在资源受限设备。
功能丰富：支持复杂任务处理与多语言，应用场景广泛。

缺点：

模型规模限制：8B参数在极端复杂任务中可能表现弱于更大规模模型。
依赖高质量数据：情感识别与任务执行能力高度依赖训练数据的多样性与质量。

如何使用

访问在线演示页面：通过项目官网（https://funaudiollm.github.io/funaudiochat/）直接体验语音交互、情感感知等功能，无需编码。
调用API接口：若需集成到自有应用，可通过HuggingFace或ModelScope平台获取模型API，发送语音请求并接收响应（需基础技术对接能力）。
智能设备联动：结合智能家居平台（如阿里智能），用语音指令控制设备（如“打开空调”），模型自动解析并执行。

框架技术原理

端到端S2S架构：跳过传统语音识别→文本处理→语音合成的三阶段流程，直接建立语音到语音的映射，减少信息损失与延迟。
双分辨率处理机制：
- Shared LLM层：以5Hz帧率高效提取语音语义特征。
- SRH（Speech Reconstruction Head）：以25Hz帧率生成高质量音频，平衡计算效率与语音自然度。
Core-Cocktail两阶段训练策略：分阶段引入语音与多模态能力，再与文本大模型参数融合微调，避免“灾难性遗忘”，确保语言理解与语音生成能力协同优化。