Liquid AI 自研音频编解码器 LiquidCodec 开源，解码速度领先同规模模型

JosephJacks_ · x · 2026-11-13

Liquid AI 发布自研流式音频编解码器 LiquidCodec，并已在 Hugging Face 开放，配套博客公开架构、训练配方与结果。

背景：该编解码器是上月发布的 LFM3-Audio-2B 与 LFM3-Omni-2B 端侧多模态模型的核心组件，负责在语音与语言模型可预测的 token 之间双向转换。
设计目标：token 便于模型预测、还原为语音极快，且支持低精度推理、适合在设备端运行。
规格：约 74M 参数，在重建质量与压缩率上与同规模模型相当，但在语音生成和 token-to-waveform 解码速度上更优，采用对称编码器-解码器并结合传统频谱处理。
演进脉络：此前的 LFM2-Audio-1.5B 使用开源 codec Mimi（1.1 kbps、约 96M 参数），LFM2.5-Audio-1.5B 仅替换了解码端实现 8 倍提速，这次则是完全自研以联合优化语音表征与模型。

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