周末录了一段 107 分钟的音频，先是直接用 MiMo-v2.5-asr 的语音识别转成了文字。

打开 Seedance 2.0 Skill OS 的 GitHub 仓库首页，第一眼就看到这句标语。

音频信号的Token化是多模态大模型处理声音信息的基础环节。本文将介绍音频Token化的基本原理、主要技术路线，分析音频采样参数对模型理解效果的影响，以及VIT...

并非所有多模态模型都支持音频理解。部分模型需要借助外部ASR工具将音频转为文本后，再进行理解。

当扩展到多模态场景时，注意力机制需要处理来自不同模态（文本、图像、音频、视频）的信息。这些模态的数据在表现形式、特征空间和时序特性上存在差异，如何有效地在统一的...

行业痛点：AI工具普及化加剧审美判断力稀缺性 音频行业面临核心矛盾：AI技术能快速完成配音生成、格式转换等标准化任务，但关键审美决策环节仍需人工干预。通用TTS...

VITA的音频按12.5 Hz采样进入模型。较低的音频采样率有助于控制音频部分的Token消耗，从而在上下文长度限制下，保留更多的视觉信息空间。

为解决AI音频生产中“一键全自动”导致的同质化与商业化困境，喜马拉雅音剪AI重构了生产链，构建了“原子能力+关键判断”的人机共生工作流。依托自研高拟真音频大模型...

在腾讯云TokenHub平台上，VITA模型的调用名称为youtu-vita。VITA提供以下两个可用模型，用户可根据是否需要处理音频选择合适的模型：

一个名为Insanely Fast Whisper的工具，将OpenAI Whisper的转录速度提升了19倍。原本需要31分钟处理的2.5小时音频，现在仅需9...

这是Gemma系列第一次真正意义上的多模态。不只是图像，文本，还能处理视频。小模型（E2B、E4B）甚至支持音频。

摘要： 视频结构化技术将非结构化视频转化为可计算的结构化数据，为自动生成分镜脚本提供技术基础。本文介绍视频结构化原理、VITA多模态理解模型的应用方法，帮助内容...

内容分级管理需要基于多维度的评估标准，包括内容质量、美观度、相关度等多个方面。这些评估标准需要综合考虑图文、视频等多种类型的内容，以及内容中的画面、音频、文字等...

VITA 3.0具备音频语义理解能力，无需借助外部ASR等工具，可直接处理语音识别、音频内容总结等任务。

最近，一个名为NovaSR的音频超分辨率模型开源。这个模型只有52KB大小，比一段3秒的音频文件还小，但功能却不简单：它能把模糊的16kHz音频增强成更清晰的4...

大多数视频模型是哑巴，大多数音频模型是瞎子。LTX-2今天开源了，它试图解决这个根本问题。

云端语音转录已经司空见惯，但完全离线的实时转录方案才刚刚成熟。Liquid AI发布的首个端到端音频基础模型LFM2-Audio-1.5B证明了一点：1.5B参...

在视频审核场景中，仅分析画面信息可能不足以全面判断视频内容。VITA能够同时理解视频的画面和音频内容，从而提供更完整的内容理解结果。例如，对于带有语音解说的视频...

VITA 3.0实现音视图文全模态统一理解，核心升级视频理解、音频理解、图文理解三项能力，为企业提供更强大的多模态内容理解服务。

音频理解技术使AI能够直接处理和理解声音内容。本文介绍音频理解的技术原理，对比传统ASR方案与直接音频理解方案的差异，并说明VITA多模态理解模型如何通过原生多...