阿里巴巴开源Qwen2-Audio：全新升级的语音模型引领智能音频分析新纪元

阿里巴巴在成功推出Qwen-Audio的基础上，再次迈出重要一步，正式开源了其最新研发的语音模型——Qwen2-Audio。这款模型不仅继承了前代产品的强大功能，更在架构、性能及指令响应能力上实现了质的飞跃，为用户带来前所未有的语音与音频处理体验。

双版本并行，满足多样化需求

Qwen2-Audio精心设计了基础和指令微调两个版本，旨在满足不同场景下的应用需求。基础版已具备强大的语音识别与音频分析能力，能够轻松应对日常语音交互与音频内容解析。而指令微调版则更进一步，通过深度优化指令理解能力，确保模型能够精准执行用户指令，无论是识别语音中的年龄线索、解读情绪状态，还是分析复杂音频场景中的声音构成，都能游刃有余。

多语言支持，跨越语言障碍

Qwen2-Audio支持包括中文、粤语、法语、英语、日语等在内的多种主流语言和方言，这一特性极大地拓宽了其应用范围，为开发翻译、情感分析等跨语言应用提供了强有力的支持。无论是全球范围内的语音交流，还是特定地域的文化研究，Qwen2-Audio都能成为不可或缺的得力助手。

架构优化，性能飙升

相较于Qwen-Audio，Qwen2-Audio在架构上进行了全面升级。它摒弃了复杂的分层标签系统，转而采用自然语言提示进行预训练，这一创新举措不仅简化了训练流程，还显著提升了模型的泛化能力和指令响应精度。同时，Qwen2-Audio还引入了监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）等先进优化方法，进一步提升了模型与人类意图的契合度及输出质量。

功能拓展，应用无限

Qwen2-Audio在功能上也进行了大幅拓展，新增了语音聊天和音频分析两种模式。在语音聊天模式下，用户可以与模型进行自然而流畅的语音交互，享受如同与朋友聊天般的便捷体验。而在音频分析模式下，Qwen2-Audio则能够对各类音频进行深入剖析，提供详尽准确的分析报告。

性能卓越，引领行业标杆

在性能表现上，Qwen2-Audio同样不负众望。经过在AIR – Bench、S2TT、ASR、Fleurs zh等主流基准上的综合评测，Qwen2-Audio展现出了强劲的实力。在多个数据集上，其语音识别和翻译性能均领先于同类竞品，尤其是在中文子集上的表现更是超越了OpenAI的Whisper-large-v3模型。

开源共享，共筑智能未来

阿里巴巴此次将Qwen2-Audio开源，旨在与全球开发者共同推动语音与音频处理技术的发展。通过共享这一先进模型，阿里巴巴期待能够激发更多创新应用的出现，共同构建一个更加智能、便捷的未来世界。开源地址：https://github.com/QwenLM/Qwen2-Audio

Qwen2-Audio的推出，标志着阿里巴巴在语音与音频处理领域迈出了坚实的一步。未来，随着技术的不断迭代与应用的持续拓展，我们有理由相信Qwen2-Audio将引领智能音频分析的新纪元。