在人工智能领域，尤其是生成式对抗网络 （AIGC） 方面的不断进展，语音交互已成为一个重要的研究方向。传统的大语言模型(LLM) 主要专注于文本处理，无法直接生成自然语音，这在一定程度上影响了人机音频交互的流畅性。
为了突破这一局限，Step-Audio 团队开源了一款全新的端到端语音大模型——Step-Audio-AQAA。该模型能够直接从原始音频输入生成自然流畅的语音输出，使得人机交流更加自然。
Step-Audio-AQAA 的架构由三个核心模块组成: 双码本音频标记器、骨干 LLM 和神经声码器。其中，双码本音频标记器负责将输入的音频信号转化为结构化的标记序列。这个模块分为语言标记器和语义标记器，前者提取语言的结构化特征，后者则捕捉语音的情感和语调等副语言信息。通过这种双码本设计，Step-Audio-AQAA 能够更好地理解语音中的复杂信息。
接下来，这些标记序列会被送入骨干 LLM，即 Step-Omni。这是一款预训练的 1300 亿参数的多模态模型，具备处理文本、语音和图像的能力。该模型采用了解码器架构，可以高效地处理来自双码本音频标记器的标记序列，通过深度的语义理解和特征提取，为后续生成自然语音做好准备。
最后，生成的音频标记序列会被送入神经声码器。该模块的作用是将离散的音频标记合成为高质量的语音波形，采用了 U-Net 架构，以确保在音频处理中的高效性和准确性。通过这种创新的架构设计，Step-Audio-AQAA 能够在听懂音频问题后，迅速合成自然、流畅的语音回答，为用户提供了更好的交互体验。
这项技术的发展代表着人机音频交互的一个重要进步，开源的 Step-Audio-AQAA 不仅为研究者提供了一个强大的工具，也为未来的智能语音应用打下了坚实的基础。
开源地址:https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-AQAA
划重点:
🔊Step-Audio 团队开源的 Step-Audio-AQAA 可以直接从音频输入生成自然语音，提升人机交互体验。
📊模型架构由双码本音频标记器、骨干 LLM 和神经声码器三个模块组成，能够高效捕捉语音中的复杂信息。
🎤Step-Audio-AQAA 的推出标志着语音交互技术的重要进展，为未来智能语音应用提供了新思路。
