這篇由小米公司Horizon團(tuán)隊和MiLM Plus聯(lián)合發(fā)表的研究論文，于2025年8月發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺（論文編號：arXiv:2508.03983v1），感興趣的讀者可以通過https://arxiv.org/abs/2508.03983訪問完整論文。這項研究介紹了一個名為MiDashengLM的創(chuàng)新音頻理解模型，它能像人類一樣同時理解語音、音樂和環(huán)境聲音，并用自然語言描述聽到的內(nèi)容。

想象一下，如果你有一個超級聰明的助手，不僅能聽懂你說話，還能識別背景音樂的類型，甚至能描述房間里的回音效果，那會是什么樣的體驗？小米的研究團(tuán)隊正是開發(fā)出了這樣一個"全能聽覺助手"。這個被稱為MiDashengLM的系統(tǒng)，就像是給計算機(jī)裝上了一對極其敏銳的耳朵，不僅能聽懂人話，還能欣賞音樂，識別各種環(huán)境聲音。

傳統(tǒng)的音頻理解系統(tǒng)就像是專門的工匠，有的只會轉(zhuǎn)錄語音，有的只會分析音樂，有的只會識別環(huán)境聲音。但MiDashengLM更像是一個多才多藝的藝術(shù)家，能夠同時掌握這三種技能，并且將它們?nèi)诤显谝黄穑瑒?chuàng)造出前所未有的音頻理解體驗。更令人興奮的是，這個系統(tǒng)完全基于公開可獲得的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，意味著任何研究者都可以復(fù)現(xiàn)這項工作，推動整個行業(yè)的發(fā)展。

一、顛覆傳統(tǒng)：為什么現(xiàn)有方法不夠好用

現(xiàn)在的音頻理解系統(tǒng)就像是只會一門手藝的師傅。大部分系統(tǒng)主要專注于語音識別，把人說的話轉(zhuǎn)換成文字，這就好比有個書記員只負(fù)責(zé)記錄會議內(nèi)容，但對于會議室里播放的背景音樂、空調(diào)的嗡嗡聲、或者參會者敲擊桌子的聲音完全視而不聞。

這種局限性在現(xiàn)實應(yīng)用中造成了很大問題。當(dāng)你對著手機(jī)說"播放那首有小提琴伴奏的輕音樂，不要太吵，我在安靜的圖書館里"時，傳統(tǒng)系統(tǒng)只能理解"播放輕音樂"這部分語音內(nèi)容，但完全無法理解你提到的音樂特征或環(huán)境要求。它們就像是戴著有色眼鏡的聽眾，只能看到音頻世界的一個側(cè)面。

小米團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，這些傳統(tǒng)方法還有另一個致命缺陷：訓(xùn)練效率低下?，F(xiàn)有系統(tǒng)訓(xùn)練時需要將不同長度的音頻都填充到固定長度（比如30秒），這就像是強(qiáng)迫所有人都穿同一尺碼的衣服。如果你只說了5秒鐘的話，系統(tǒng)卻要處理30秒的數(shù)據(jù)，其中25秒都是無意義的靜音，這種浪費(fèi)讓訓(xùn)練和使用都變得緩慢而昂貴。

更糟糕的是，傳統(tǒng)的語音轉(zhuǎn)錄訓(xùn)練目標(biāo)過于簡單。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，即使是處理90種不同語言的語音，這些系統(tǒng)的訓(xùn)練損失都很低，這表明模型實際上沒有學(xué)到太多有用的東西。這就像是給學(xué)生出的考試題目太簡單，學(xué)生輕松就能答對，但實際上并沒有真正掌握知識的精髓。傳統(tǒng)系統(tǒng)只是在做簡單的音素匹配，缺乏對音頻內(nèi)容的深層理解。

二、全新思路：用"通用描述"代替"分門別類"

面對這些問題，小米團(tuán)隊提出了一個revolutionary的解決方案：與其讓系統(tǒng)分別學(xué)習(xí)語音轉(zhuǎn)錄、音樂分類和環(huán)境聲音識別，不如教會它用一種統(tǒng)一的方式來描述所有聽到的內(nèi)容。這就像是培養(yǎng)一個全能的音頻解說員，無論聽到什么都能用生動的語言描述出來。

這種"通用音頻描述"方法的核心思想是將語音內(nèi)容、音樂特征和環(huán)境信息融合成一個完整的文字描述。比如，當(dāng)系統(tǒng)聽到一段音頻時，傳統(tǒng)方法可能會分別輸出"有人在說話"、"背景有鋼琴聲"、"環(huán)境很安靜"三個獨(dú)立的標(biāo)簽。而MiDashengLM會生成這樣的描述："一位女性用略帶激動的語調(diào)講述著一個關(guān)于1966年籃球比賽的歷史故事，背景伴隨著輕柔的鋼琴旋律，錄音環(huán)境相當(dāng)安靜，偶爾能聽到輕微的回音效果。"

這種方法帶來了三個重要優(yōu)勢。首先是數(shù)據(jù)利用效率大大提高，因為任何音頻片段都可以被描述，不會因為"太吵"或"太雜"而被丟棄。其次是訓(xùn)練目標(biāo)更加復(fù)雜和有意義，模型需要真正理解音頻內(nèi)容才能生成準(zhǔn)確的描述，而不是簡單地做音素匹配。最后是實際應(yīng)用更加靈活，用戶可以用自然語言查詢?nèi)魏晤愋偷囊纛l內(nèi)容。

為了實現(xiàn)這個想法，研究團(tuán)隊開發(fā)了一個名為ACAVCaps的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。他們從ACAV100M這個包含10萬小時多樣化音頻內(nèi)容的數(shù)據(jù)集開始，使用多個專門的AI模型來分析每個音頻片段的不同方面：語音識別模型提取說話內(nèi)容，音樂分析模型識別樂器和節(jié)奏，聲學(xué)分析模型評估錄音質(zhì)量和環(huán)境特征，說話人分析模型判斷性別、年齡和情緒狀態(tài)。然后，他們使用一個大語言模型將這些分散的信息整合成流暢、自然的音頻描述。

三、技術(shù)架構(gòu)：讓機(jī)器擁有"全能耳朵"

MiDashengLM的技術(shù)架構(gòu)就像是構(gòu)建一個復(fù)雜的聽覺處理系統(tǒng)，包含了三個核心組件，每個組件都有其獨(dú)特的功能，協(xié)同工作來實現(xiàn)強(qiáng)大的音頻理解能力。

系統(tǒng)的"耳朵"是一個名為Dasheng的音頻編碼器，這個編碼器就像是人類的內(nèi)耳，負(fù)責(zé)將聲波轉(zhuǎn)換成大腦能夠理解的信號。與傳統(tǒng)的Whisper編碼器不同，Dasheng專門為處理各種類型的音頻而設(shè)計。它能夠處理可變長度的音頻輸入，就像人的耳朵能夠自然地處理不同長度的聲音一樣。更重要的是，Dasheng將音頻信息壓縮到了極低的頻率（每秒5次采樣），這大大提高了處理速度，就像是用更高效的方式傳輸聽覺信息。

系統(tǒng)的"大腦"是一個基于Qwen2.5-Omni-3B的大語言模型，這相當(dāng)于人類的語言理解和生成中心。這個模型負(fù)責(zé)將從音頻編碼器獲得的聽覺信息轉(zhuǎn)換成自然流暢的文字描述。為了提高訓(xùn)練效率，研究團(tuán)隊使用了LoRA（低秩適應(yīng)）技術(shù)，這就像是給大腦安裝了一個高效的學(xué)習(xí)適配器，能夠在不改變核心結(jié)構(gòu)的情況下快速學(xué)會新技能。

連接"耳朵"和"大腦"的是一個多層感知機(jī)（MLP），就像是聽覺神經(jīng)，負(fù)責(zé)將音頻編碼器產(chǎn)生的信號轉(zhuǎn)換成語言模型能夠理解的格式。這個組件看似簡單，但卻是整個系統(tǒng)能夠正常工作的關(guān)鍵橋梁。

整個系統(tǒng)的訓(xùn)練過程分為三個階段，就像是培養(yǎng)一個音頻專家的三個學(xué)習(xí)階段。第一階段是"音頻-文本對齊"，系統(tǒng)學(xué)會將聽到的聲音與相應(yīng)的文字描述關(guān)聯(lián)起來，這就像是教會一個人將聽到的聲音與語言表達(dá)聯(lián)系起來。第二階段是"大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練"，系統(tǒng)在包含110萬小時音頻數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)處理各種各樣的音頻內(nèi)容，這相當(dāng)于讓系統(tǒng)"博聞強(qiáng)識"，接觸盡可能多的音頻場景。第三階段是"監(jiān)督微調(diào)"，系統(tǒng)在精心篩選的35.2萬小時高質(zhì)量數(shù)據(jù)上進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，就像是對一個已經(jīng)有基礎(chǔ)的學(xué)生進(jìn)行專門輔導(dǎo)，讓其在特定任務(wù)上表現(xiàn)得更加出色。

四、數(shù)據(jù)創(chuàng)新：構(gòu)建史上最豐富的音頻理解數(shù)據(jù)集

創(chuàng)建一個真正理解音頻的AI系統(tǒng)，需要的不僅僅是大量數(shù)據(jù)，更需要高質(zhì)量、多樣化的訓(xùn)練素材。小米團(tuán)隊在數(shù)據(jù)構(gòu)建方面的創(chuàng)新可以說是這項研究的另一個重要貢獻(xiàn)。他們構(gòu)建的數(shù)據(jù)集就像是為AI準(zhǔn)備的一個包羅萬象的"音頻圖書館"。

傳統(tǒng)的音頻數(shù)據(jù)集存在明顯的局限性?，F(xiàn)有的音頻字幕數(shù)據(jù)集主要來源于Audioset、VGGSound和FSD50k等幾個相同的源頭，這就像是幾個不同出版社都在重復(fù)出版同一本書的不同版本，看似內(nèi)容豐富，實際上缺乏真正的多樣性。更嚴(yán)重的是，這些數(shù)據(jù)集往往忽略了語音內(nèi)容，即使音頻中有人在說話，描述也經(jīng)常簡化為"有人在說話"，完全忽略了說話的具體內(nèi)容。

為了解決這些問題，研究團(tuán)隊開發(fā)了一個創(chuàng)新的數(shù)據(jù)處理流水線。他們從ACAV100M數(shù)據(jù)集開始，這個數(shù)據(jù)集包含了來自YouTube的大量多樣化音頻內(nèi)容，涵蓋了多種語言、音樂類型和環(huán)境場景。然后，他們使用了一套復(fù)雜的自動化分析系統(tǒng)來為每個音頻片段生成詳細(xì)的元信息。

這套分析系統(tǒng)就像是一個由多個專家組成的音頻分析團(tuán)隊。語音分析專家使用Whisper模型提取語音轉(zhuǎn)錄，同時識別說話人的語言、情緒狀態(tài)、性別和年齡特征，甚至能夠進(jìn)行說話人分離。音樂分析專家識別樂器類型、音樂流派、節(jié)拍和情緒特征，還能檢測是否有人聲演唱。環(huán)境聲學(xué)專家評估錄音質(zhì)量、混響程度、背景噪音水平和聲學(xué)場景類型。

所有這些分散的信息最終都被輸入到一個推理能力強(qiáng)大的大語言模型（DeepSeek-R1）中，這個模型就像是一個經(jīng)驗豐富的音頻制作人，能夠?qū)⒓夹g(shù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)換成生動、自然的文字描述。比如，面對一段包含西班牙語語音和背景音樂的音頻，系統(tǒng)可能會生成這樣的描述："一個合成的西班牙語聲音正在敘述一個緊張的僵尸對抗場景，說道'Repentinamente... golpe varias veces'（突然間...打擊了幾次），聲音帶著機(jī)械化的平淡語調(diào)，背景伴隨著可變的混響效果和環(huán)境噪聲。"

通過這種方法，研究團(tuán)隊創(chuàng)建了一個包含64萬多個獨(dú)特詞匯的豐富數(shù)據(jù)集，相比之下，現(xiàn)有的最大音頻字幕數(shù)據(jù)集LAION-Audio-300M只有45萬個詞匯。這種詞匯豐富度的提升主要來自兩個方面：第一，他們的描述包含了語音的具體內(nèi)容而不是簡單的"有人說話"；第二，數(shù)據(jù)集的多語言特性使得許多非英語詞匯也被保留在描述中，增加了整體的語言多樣性。

五、性能突破：全面超越現(xiàn)有頂尖系統(tǒng)

當(dāng)MiDashengLM接受各種測試時，它展現(xiàn)出的性能表現(xiàn)就像是一個在多個領(lǐng)域都有專業(yè)水準(zhǔn)的全才，不僅在單項測試中表現(xiàn)優(yōu)秀，在綜合能力測試中更是大放異彩。

在音頻編碼器的基礎(chǔ)能力測試中，研究團(tuán)隊使用了X-Ares基準(zhǔn)測試，這個測試就像是音頻理解領(lǐng)域的"托福考試"，涵蓋了語音、音樂和環(huán)境聲音三大類共22個不同任務(wù)。結(jié)果顯示，雖然在4個純語音任務(wù)上Whisper-Large v3還略有優(yōu)勢（主要是自動語音識別、說話人計數(shù)、語言識別和關(guān)鍵詞識別），但MiDashengLM在其余18個任務(wù)上都表現(xiàn)得更好，特別是在環(huán)境聲音和音樂相關(guān)任務(wù)上優(yōu)勢明顯。

最令人印象深刻的是在說話人識別任務(wù)上，MiDashengLM的準(zhǔn)確率達(dá)到了73.3%，而Whisper只有24.8%，相當(dāng)于提升了195%。在家庭環(huán)境聲音事件檢測任務(wù)上，MiDashengLM的表現(xiàn)比Whisper好了137%。在音頻-文本檢索任務(wù)上，提升幅度達(dá)到了87%。這些巨大的性能提升表明，通過通用音頻字幕訓(xùn)練的編碼器在理解非語音音頻內(nèi)容方面具有顯著優(yōu)勢。

在音頻字幕生成任務(wù)上，MiDashengLM同樣表現(xiàn)出色。研究團(tuán)隊使用FENSE評分系統(tǒng)對模型生成的字幕質(zhì)量進(jìn)行評估，這個評分系統(tǒng)就像是評判作文質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化工具。在MusicCaps音樂字幕數(shù)據(jù)集上，MiDashengLM得分59.71，大幅超過Qwen2.5-Omni的43.71和Kimi-Audio-Instruct的35.43。在AutoACD音頻字幕數(shù)據(jù)集上，性能優(yōu)勢更加明顯，MiDashengLM得分66.52，比最強(qiáng)的競爭對手高出近11分。

特別值得關(guān)注的是，研究團(tuán)隊還推出了自己的MECAT評估基準(zhǔn)，這個基準(zhǔn)就像是專門為測試綜合音頻理解能力而設(shè)計的"奧林匹克競賽"。MECAT將音頻分為純語音、純聲音、純音樂、混合語音、混合聲音、混合音樂和環(huán)境等九個不同類別，要求模型針對不同類別生成相應(yīng)風(fēng)格的字幕。在這個更具挑戰(zhàn)性的測試中，MiDashengLM的綜合得分達(dá)到57.53，相比之下Qwen2.5-Omni只有43.80，Kimi-Audio-Instruct僅有36.32。

在問答任務(wù)上，MiDashengLM也展現(xiàn)了強(qiáng)勁實力。在MuChoMusic音樂理解問答測試中，模型準(zhǔn)確率達(dá)到71.35%，在MMAU多模態(tài)音頻理解測試中平均準(zhǔn)確率為66.30%。這些結(jié)果表明，MiDashengLM不僅能夠描述音頻內(nèi)容，還能夠基于聽到的內(nèi)容回答各種復(fù)雜問題，展現(xiàn)出真正的音頻理解能力。

更令人興奮的是系統(tǒng)的運(yùn)行效率。由于Dasheng編碼器支持可變長度輸入處理，并且音頻特征提取頻率只有5Hz（相比Qwen2.5-Omni的25Hz），MiDashengLM在推理速度上有顯著優(yōu)勢。在首次響應(yīng)時間（TTFT）測試中，MiDashengLM比Qwen2.5-Omni快了4倍，在吞吐量測試中，最高可達(dá)到20倍的性能提升。這種效率優(yōu)勢在實際應(yīng)用中意味著用戶可以獲得更快的響應(yīng)速度和更低的計算成本。

六、開放科學(xué)：讓所有人都能受益的研究成果

在當(dāng)今AI研究領(lǐng)域，許多突破性成果都被鎖在企業(yè)的保險柜里，普通研究者和開發(fā)者難以接觸到核心技術(shù)。但小米團(tuán)隊在MiDashengLM項目上采取了完全相反的策略，他們選擇了開放科學(xué)的道路，這種做法就像是把珍貴的知識寶庫向全世界敞開大門。

研究團(tuán)隊承諾，MiDashengLM使用的所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)都來自公開可獲得的源頭。這意味著任何研究機(jī)構(gòu)或個人開發(fā)者都可以復(fù)現(xiàn)這項工作，驗證研究結(jié)果，甚至在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。這種透明度在當(dāng)前的AI研究環(huán)境中顯得尤為珍貴，因為很多商業(yè)公司的研究都依賴于私有數(shù)據(jù)集，使得外界研究者無法真正理解或改進(jìn)這些技術(shù)。

不僅數(shù)據(jù)公開，模型的訓(xùn)練代碼和權(quán)重也將向研究社區(qū)開放。這就像是不僅公開了菜譜，還提供了詳細(xì)的烹飪步驟和最終制作好的菜品供人品嘗。研究團(tuán)隊在論文中詳細(xì)列出了他們使用的所有數(shù)據(jù)源，從LibriSpeech的960小時英語語音數(shù)據(jù)，到包含10萬小時內(nèi)容的WeNetSpeech中文語音數(shù)據(jù)，再到各種音樂和環(huán)境聲音數(shù)據(jù)集，總計超過110萬小時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，全部都有明確的來源和獲取方式。

這種開放策略的價值不僅在于促進(jìn)科學(xué)研究的透明度，更在于為整個行業(yè)建立了一個新的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)研究成果完全開放時，其他研究者可以更容易地在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，形成良性的技術(shù)發(fā)展循環(huán)。小型研究機(jī)構(gòu)和創(chuàng)業(yè)公司也能夠利用這些開放資源開發(fā)自己的應(yīng)用，而不必從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)。

MECAT評估基準(zhǔn)的公開發(fā)布也是這種開放精神的體現(xiàn)。這個基準(zhǔn)包含了精心設(shè)計的音頻樣本和對應(yīng)的問答對，為音頻理解領(lǐng)域提供了一個標(biāo)準(zhǔn)化的評估工具。就像學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)化考試一樣，MECAT為不同研究團(tuán)隊提供了公平比較各自方法效果的平臺，推動整個領(lǐng)域的健康發(fā)展。

研究團(tuán)隊還承諾將持續(xù)維護(hù)和更新這些開放資源。他們計劃根據(jù)社區(qū)反饋不斷完善數(shù)據(jù)集質(zhì)量，擴(kuò)展支持的語言和音頻類型，并且會及時修復(fù)發(fā)現(xiàn)的問題。這種長期承諾對開源社區(qū)的發(fā)展至關(guān)重要，因為很多開源項目都因為缺乏持續(xù)維護(hù)而逐漸衰落。

七、實際應(yīng)用：改變我們與數(shù)字世界的互動方式

MiDashengLM的出現(xiàn)不僅僅是技術(shù)上的突破，更重要的是它為我們?nèi)粘Ｉ钪信c數(shù)字設(shè)備的交互方式開辟了全新的可能性。這個系統(tǒng)就像是給我們的數(shù)字助手裝上了一雙真正理解音頻世界的"耳朵"，能夠感知和理解我們周圍復(fù)雜的聲音環(huán)境。

在智能家居場景中，MiDashengLM可以成為一個真正智能的環(huán)境管家。當(dāng)你在家里說"播放一些輕松的音樂，不要太吵，因為孩子在睡覺"時，系統(tǒng)不僅能理解你要聽音樂，還能理解你對音量和音樂類型的具體要求，以及背后的原因。更進(jìn)一步，系統(tǒng)還能監(jiān)聽環(huán)境聲音，當(dāng)檢測到孩子哭聲時自動調(diào)整音響音量，或者在門鈴響起時暫停播放，這種環(huán)境感知能力遠(yuǎn)超現(xiàn)有的語音助手。

在無障礙技術(shù)應(yīng)用方面，MiDashengLM的潛力更加巨大。對于視覺障礙人士，這個系統(tǒng)可以充當(dāng)一個全方位的"音頻向?qū)?，不僅描述周圍的對話內(nèi)容，還能識別和解釋各種環(huán)境聲音。比如，系統(tǒng)可以告訴用戶"前方有汽車經(jīng)過，發(fā)動機(jī)聲音表明是一輛小轎車，速度不快，應(yīng)該是安全的"，或者"背景傳來咖啡機(jī)的聲音，說明你現(xiàn)在在咖啡店里，右側(cè)似乎有人在討論工作"。

在內(nèi)容創(chuàng)作和媒體制作領(lǐng)域，MiDashengLM能夠大大提升工作效率。視頻制作者可以使用這個系統(tǒng)自動生成詳細(xì)的音頻描述，為無障礙觀看提供支持。音樂制作人可以利用系統(tǒng)分析和描述音樂作品的特征，快速找到需要的音頻素材。播客制作者可以使用系統(tǒng)生成詳細(xì)的節(jié)目內(nèi)容摘要，包括背景音樂的情緒變化和說話人的語調(diào)特點(diǎn)。

在教育應(yīng)用方面，這個系統(tǒng)為語言學(xué)習(xí)提供了全新的工具。學(xué)習(xí)外語的人可以利用系統(tǒng)獲得更豐富的語音材料分析，不僅了解說話內(nèi)容，還能學(xué)習(xí)到語調(diào)、情緒表達(dá)和文化背景等深層信息。音樂教育也能從中受益，學(xué)生可以通過系統(tǒng)的描述更好地理解音樂作品的結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)力。

在商業(yè)應(yīng)用中，MiDashengLM的多語言能力特別有價值。系統(tǒng)支持90多種語言的語音識別，這為跨國企業(yè)的客戶服務(wù)提供了強(qiáng)大支持?？头行目梢允褂眠@個系統(tǒng)實時分析客戶通話內(nèi)容，不僅轉(zhuǎn)錄對話內(nèi)容，還能分析客戶的情緒狀態(tài)和滿意度，為服務(wù)質(zhì)量評估提供更全面的數(shù)據(jù)。

安全監(jiān)控領(lǐng)域也是一個重要應(yīng)用方向。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)主要依賴圖像，但很多安全事件首先通過聲音表現(xiàn)出來。MiDashengLM可以分析監(jiān)控音頻，識別異常聲音模式，比如玻璃破碎聲、呼救聲、或者設(shè)備故障聲音，并且能夠準(zhǔn)確描述聲音的特征和可能的原因，為安保人員提供更準(zhǔn)確的信息。

研究團(tuán)隊特別強(qiáng)調(diào)，這些應(yīng)用的實現(xiàn)不需要重新訓(xùn)練模型，因為MiDashengLM的通用音頻理解能力使得它可以直接應(yīng)用于各種場景。這種即插即用的特性大大降低了技術(shù)應(yīng)用的門檻，讓更多開發(fā)者和企業(yè)能夠快速集成這種先進(jìn)的音頻理解能力。

說到底，MiDashengLM代表的不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是我們對AI系統(tǒng)理解能力認(rèn)知的一次重大升級。以往我們習(xí)慣于讓AI系統(tǒng)處理單一類型的信息，比如只處理文本或只處理圖像。但真實世界是多模態(tài)的，人類的感知和理解也是多模態(tài)的。MiDashengLM向我們展示了AI系統(tǒng)也可以像人類一樣，同時處理和理解多種類型的音頻信息，并且將它們整合成一個連貫、完整的理解。

這項研究的開放性質(zhì)意味著，我們很可能會在不久的將來看到各種基于這種技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用涌現(xiàn)。小型創(chuàng)業(yè)公司可以利用開源的模型和數(shù)據(jù)集開發(fā)專門的音頻應(yīng)用，大型科技公司可以將這種技術(shù)集成到現(xiàn)有產(chǎn)品中，研究機(jī)構(gòu)可以在此基礎(chǔ)上探索更高級的多模態(tài)理解技術(shù)。這種開放式的技術(shù)發(fā)展模式，最終受益的將是我們每一個普通用戶，因為我們將擁有更智能、更體貼、更懂得我們需求的數(shù)字助手。

有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過論文鏈接https://arxiv.org/abs/2508.03983獲取完整的研究內(nèi)容，小米團(tuán)隊承諾將很快公開模型權(quán)重和訓(xùn)練代碼，讓更多人能夠參與到這項激動人心的技術(shù)發(fā)展中來。

Q&A

Q1：MiDashengLM和普通語音助手有什么區(qū)別？

A：MiDashengLM就像是一個全能的音頻專家，不僅能聽懂語音內(nèi)容，還能同時理解背景音樂、環(huán)境聲音，甚至分析說話者的情緒和錄音質(zhì)量。而普通語音助手主要只能處理語音轉(zhuǎn)錄，對其他音頻信息基本忽略。比如你說"播放輕音樂，我在安靜房間"，MiDashengLM能理解音樂要求和環(huán)境背景，普通助手只能識別"播放輕音樂"。

Q2：這個技術(shù)什么時候能在手機(jī)或其他設(shè)備上使用？

A：小米團(tuán)隊已經(jīng)承諾將公開模型權(quán)重和訓(xùn)練代碼，這意味著任何開發(fā)者都可以集成這項技術(shù)。不過要在手機(jī)等移動設(shè)備上流暢運(yùn)行，還需要進(jìn)行模型壓縮和優(yōu)化?？紤]到小米是硬件制造商，我們很可能會先在小米的設(shè)備上看到這種技術(shù)的實際應(yīng)用，然后逐步普及到其他平臺。

Q3：MiDashengLM支持哪些語言，準(zhǔn)確率如何？

A：系統(tǒng)支持90多種語言的語音識別，包括中文、英語、西班牙語、法語、韓語、葡萄牙語、德語、印尼語、越南語、泰語等。在英語語音識別方面，雖然比專門的語音識別系統(tǒng)稍弱，但在多語言環(huán)境和復(fù)雜音頻場景下表現(xiàn)更好。特別是在音頻描述和問答任務(wù)上，準(zhǔn)確率達(dá)到60-70%，大幅超過現(xiàn)有競爭對手。