音频模型评估新工具：UltraEval-Audio 正式发布
发布日期：2026年1月4日
来源：AIbase（清华大学NLP实验室、OpenBMB、Miga Intelligence联合发布）
核心摘要
随着音频技术的快速发展，如何有效评估音频模型已成为研究者的重要课题。为此，清华大学NLP实验室、OpenBMB与Miga Intelligence联合推出了专为音频模型设计的全新评估框架——UltraEval-Audio。该框架不仅为大型音频模型的评估奠定了系统性基础，还以开箱即用的方式为研究者提供了一站式解决方案。
关键功能与更新（v1.1.0版）
最新发布的 v1.1.0版本 在原有功能基础上进行了显著增强，具体改进包括：
- 一键复现功能：新增对热门音频模型的一键复现支持。
- 扩展模型支持：新增对文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）和编解码器（Codec）等专用模型的支持。
- 执行机制优化：引入隔离推理执行机制，大幅降低了模型复现的门槛，同时提升了评估过程的可控性和可移植性。
行业影响与定位
- 成为首选工具：UltraEval-Audio已成为多个高影响力音频及多模态模型的首选评估工具，在音频模型研究领域的地位日益突出。
- 推动标准化：此次开源发布标志着音频模型评估向标准化和高效化迈出了重要一步。
- 提升研发效率：研究者现在能够更轻松地进行模型对比与性能评估，从而推动整个音频技术领域的进步。
项目地址
- 音频模型：可通过官方渠道获取
- Miga Intelligence：提供相关支持
本文由AIbase Daily团队整理，旨在提供人工智能领域的每日资讯，聚焦开发者，帮助读者了解技术趋势与创新应用。
