小米发布 MiMo-V2.5-TTS / ASR 语音大模型：通过自然语言调度声音表现

2026-04-24 08:06:24 神评论

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小米发布MiMo-V2.5语音大模型，支持TTS/ASR全链路语音识别与合成，限时免费体验，提升AI语音交互精准度。

感谢网友 Unsuited_、Domado、贝尔摩德的线索投递！

4 月 24 日消息，小米今日正式发布 MiMo-V2.5-TTS Series 与 MiMo-V2.5-ASR —— 一套面向 Agent 时代的全链路语音模型系列，覆盖识别与合成两大核心能力，让语音的输入与输出都可以被语言自由调度。

从官方介绍获悉，MiMo-V2.5-TTS Series 包含三款模型，现已登陆小米 MiMo 开放平台，并且限时免费。三者共享统一的风格指令遵循、音频标签控制与文本理解能力，让声音表现可以被语言精细调度，分别覆盖三种典型创作需求：

MiMo-V2.5-TTS：内置多款高质量精品音色，支持语速、情绪、语气等精细化控制，开箱即用，满足多场景表达。

MiMo-V2.5-TTS-VoiceDesign：一句话快速定义并生成全新音色，让音色创作更直观、更高效。

MiMo-V2.5-TTS-VoiceClone：少量样本高保真复刻目标音色，同时保持稳定的风格指令遵循与音频标签控制能力。

MiMo-V2.5-ASR 正式开源。模型在中英双语、中文方言、Code-Switch、强噪音、多说话人等复杂真实场景下的语音识别性能达到业界领先水平，为 Agent 提供清晰可靠的语音转写，确保每一次交互都建立在精准的理解之上。

MiMo-V2.5-TTS

精准的风格指令遵循能力

从简短的单句指令，到一整份导演笔记，模型都能稳定理解并遵循，覆盖情绪、语气、语速、发声方式、语言风格等多个维度。指令不必写成结构化参数 —— 像给演员说戏一样把想要的感觉描述出来，模型就会落到对应的演绎之中。

对于一致性要求更高的场景 —— 有声剧、游戏 NPC、角色化对话等 —— 模型还支持导演剧本级的结构化输入：把人物、场景、详细指导分层描述，各层按自己的节奏独立更新、自由组合。这种分层既让角色的音色身份贯穿始终，也让每一句话的表演都能被单独控制。

灵活的音频标签控制能力

除了段落级的自然语言指令，模型还支持行内音频标签，用于在文本特定位置精准控制情绪、状态或风格。标签支持中英双语和开放文本描述，允许在同一段文本中灵活混用。从简单的情感标注，到多标签叠加、细粒度排布的复杂编排，模型都能稳定表达，在标签的表达力和组合稳定性上均有出色表现。

丰富的文本理解能力

即便没有任何 prompt，也没有任何标签 —— 就是一段最普通的文本 —— 模型也能直接表现出其中的韵律与情感。标点的停顿、句式的起伏，会被自然呈现；文本中暗藏的情感弧线，从平静叙述到激烈转折，模型能主动捕捉；甚至连字里行间透露出的说话人身份（年龄、气质、角色类型），也会自动落到声音里。换句话说：最朴素的纯文本，交给它，也能还你一段有血有肉的演绎。

MiMo-V2.5-ASR

如果说 TTS 是在“输出”端让声音成为创作工具，那么 ASR 就是在“输入”端为这一切打开大门。在真实场景下，语种切换、背景噪声、说话人带着浓重的方言口音，在这样的环境里还能听清、听准，才是真正好用的语音识别。

MiMo-V2.5-ASR 作为全链路语音模型系列的听觉基座，在中英双语、中文方言、Code-Switch、强噪音、多说话人、高知识密度等复杂真实场景下均达到业界领先水平。它不只是为了把清晰的语音转成文字，更是让 Agent 在嘈杂的真实声音里，抓住每一个值得被理解的字词。

核心特点

中文方言：支持吴语、粤语、闽南语、四川话等方言

英文复杂场景：在 AMI 等复杂英文场景 Open ASR Leaderboard 上达到领先水平

Code-Switch：中英 Code-Switch 语音转录自由流畅，无需预设语种标签

歌曲识别：中英文歌曲歌词识别，在伴奏与人声混合场景下保持高精度

强噪音场景：在高噪音、远场拾音等复杂声学环境中保持鲁棒识别

多说话人：支持多人交叉对话场景的准确转录，如会议场景

强知识关联：古诗词、专业术语、人名、地名等知识密集型内容的精准识别

原生标点：结合语音韵律与语义原生输出标点，转写结果即拿即用，无需后处理