超低延迟的端到端语音模型！首次生成音频仅需53ms，比同级别模型快3-5倍！

随着语音助手、有声交互、AI 角色配音等场景的普及，语音大模型也正在面临一个核心瓶颈：响应速度太慢，难以实时交互。

今天为大家介绍一款由 VITA 团队开源的端到端语音模型：VITA-Audio，可以带来前所未有的超低延迟体验，让语音生成进入毫秒级响应时代！

一个7B参数的端到端语音模型，首次生成音频仅需53毫秒，速度比同级别模型快3-5倍！

它完全开源，代码、数据、权重全公开，简直是给开发者和研究者送福利。

核心优势

• • 超低延迟：首次生成延迟仅 53ms，比同类 7B 语音模型快 3–5 倍。
• • 首次前向传播生成：Audio Token Chunk不再自回归迭代，直接生成可解码音频 token。
• • 多模态语音能力：支持语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音问答（AQA）等任务。
• • 端到端架构：无需多阶段预处理，直接“一条龙”，既快又稳。

技术解析

传统语音模型如 Whisper、XTTS、NaturalSpeech 2 等，多采用：

• • 自回归机制 → 每个音频 token 逐步生成
• • 嵌套编码器+解码器结构 → 多阶段运算

VITA-Audio 创新之处：

• • Chunk-wise 预测架构 → 第一次推理就生成一整块 audio token，可解码为首段语音
• • Token 预填充机制 → 模型预热处理部分历史 token，快速推理当前 chunk
• • 解码优化 → 减少音频合成过程的重建步骤

这使得整个模型能够在输入响应后毫秒级输出第一帧语音，真正实现对话场景“边听边说”。

安装与部署

先把项目代码拉取下来，并安装好依赖

git clone https://github.com/VITA-MLLM/VITA-Audio.git
cd VITA-Audio
pip install -r requirements_ds_gpu.txt
pip install -e .

建议用NVIDIA GPU（A100或V100最佳）。懒得折腾环境的，直接用官方Docker镜像：

docker pull shenyunhang/pytorch:24.11-py3_2024-1224

模型权重，需要下载三个文件：VITA-Audio模型权重、音频编码器和解码器权重。去Hugging Face或官方链接搞定，配置好路径就行。

启动WEB界面：

python web_demo.py

写在最后

VITA-Audio 就像一个突然闯进语音领域的“新秀”，用53毫秒的“魔法”让所有人眼前一亮。

它不仅给小企业提供了无限可能，也让普通开发者也提供了一种新思路。

更让我感慨的是，VITA-Audio背后折射出的开源社区力量。VITA-MLLM团队把代码、数据、权重全盘托出，这种开放态度让每个开发者都能站在巨人的肩膀上，创造属于自己的“语音魔法”。

GitHub 开源地址：https://github.com/VITA-MLLM/VITA-Audio