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架构

核心特性

• 🚀 首个统一连续语音 Tokenizer：首个有效融合语义与声学特征的连续音频 Tokenizer，同时适用于理解与生成任务。
• 🎧 高质量重建：通过使用 VAE 对连续特征建模，实现高质量音频生成，最大限度减少信息损失并保留精细的声学纹理。
• 🌐 无卷积高效设计：基于纯因果 Transformer 架构构建，完全去除卷积层，带来更卓越的效率与更简洁的设计。

安装

pip install -r requirements.txt

快速开始

import torch
import torchaudio

from audio_tokenizer.modeling_audio_vae import AudioVAE

model = AudioVAE.from_pretrained('inclusionAI/MingTok-Audio')
model = model.cuda()
model.eval()

waveform, sr = torchaudio.load('data/1089-134686-0000.flac', backend='soundfile')
sample = {'waveform': waveform.cuda(), 'waveform_length': torch.tensor([waveform.size(-1)]).cuda()}

with torch.no_grad():
    with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16):
        latent, frame_num = model.encode_latent(**sample)
        output_waveform = model.decode(latent)

torchaudio.save('./1089-134686-0000_reconstruct.wav', output_waveform.cpu()[0], sample_rate=16000)

性能

语音重建性能

在多个音频基准数据集上的语音重建性能对比。最佳结果以粗体显示。

System	FrameRate	SEED-ZH			SEED-EN
		PESQ↑	SIM↑	STOI↑	PESQ↑	SIM↑	STOI↑
MiMo-Audio-Tokenizer	25	2.71	0.89	0.93	2.43	0.85	0.92
GLM4-Voice-Tokenizer	12.5	1.06	0.33	0.61	1.05	0.12	0.60
Baichuan-Audio-Tokenizer	12.5	1.84	0.78	0.86	1.62	0.69	0.85
XY-Tokenizer	12.5	2.27	0.77	0.90	2.14	0.82	0.90
Mimi	75	2.05	0.73	0.89	2.01	0.77	0.89
XCodec2.0	50	2.19	0.80	0.92	2.37	0.82	0.93
BigCodec	80	2.26	0.81	0.92	2.22	0.80	0.91
MingTok-Audio（我们的）	50	4.21	0.96	0.98	4.04	0.96	0.98

下游 ASR 任务的适配性能

了解在各种音频基准数据集上的 ASR 性能对比。最佳结果以粗体显示。

数据集	模型	性能
		aishell2-ios	LS-clean	湖南话	闽南语	广粤	川渝	上海
理解 ASR	Kimi-Audio	2.56	1.28	31.93	80.28	41.49	6.69	60.64
	Qwen2.5 Omni	2.75	1.80	29.31	53.43	10.39	7.61	32.05
	Qwen2 Audio	2.92	1.60	25.88	123.78	7.59	7.77	31.73
	Ming-UniAudio-16B-A3B（我们的）	2.84	1.62	9.80	16.50	5.51	5.46	14.65

在下游 TTS 任务上的适配性能

在各音频基准数据集上的性能对比。最佳结果以粗体表示。

数据集	模型	性能
		Seed-zh WER(%)	Seed-zh SIM	Seed-en WER(%)	Seed-en SIM
生成	Seed-TTS	1.12	0.80	2.25	0.76
	MiMo-Audio	1.96	-	5.37	-
	Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct	1.07	-	1.39	-
	Ming-Omni-Lite	1.69	0.68	4.31	0.51
	Ming-UniAudio-16B-A3B（ ours）	0.95	0.70	1.85	0.58

致谢

1. 我们在 tokenizer 训练中借用了大量来自 X-Codec-2.0 的代码。
2. 我们感谢 OpenAI 团队开发了 Whisper 模型并公开其权重。

许可与法律免责声明

本代码仓库采用 MIT License 许可，法律免责声明位于项目根目录下的 LEGAL.md 文件 中。

引用

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