Audio-Interaction 是一款由南洋理工大學（NTU）、新加坡國立大學（NUS）及香港中文大學（CUHK）共同研發的全開源音訊語言模型，屬於新一代的 Audio Interaction Model（音訊互動模型）。它以一個始終運行的感知—決策—回應循環（perceive-decide-respond loop）為核心，能即時聆聽環境聲音與指令，並自行判斷何時應該開口回應。
傳統的大型音訊語言模型大多只支援離線處理，而現有的串流模型一般只能做單一任務，例如即時語音辨識（streaming ASR）或語音聊天。Audio-Interaction 以單一架構同時覆蓋離線與即時任務，把辨識、翻譯、對話等不同功能統一在同一條串流中。這意味著開發者只需要一套模型，就能應付多種音訊互動場景。
這個項目的核心創新在於其訓練流程 SoundFlow。它能把短音訊片段拼接成長互動資料，並以「塊級決策訓練」（chunk-level decision training）配合歷史回顧與語意感知的靜音處理，讓模型學會「該不該說話」。在推論階段，SoundFlow 採用異步 FIFO 推論（asynchronous FIFO inference），使首幀延遲降低約 4.5 倍，帶來更流暢的即時體驗。
使用時，開發者可以直接從官方頁面取得技術報告與程式碼，並透過微信群組加入社群討論。該項目亦提供了即時試聽 Demo，可與 OpenAI 的 gpt-realtime 及字節跳動的 Seeduplex 進行同條件比較，在重複聲響計數、咳嗽辨識及音樂風格判斷等場景中，Audio-Interaction 能逐輪輸出有意義的回應。
Audio-Interaction 重點摘要：
- 統一架構：以單一模型同時支援離線與即時音訊任務，涵蓋辨識、翻譯及對話。
- 感知—決策—回應循環：模型自行判斷回應時機，貼近真實人機互動節奏。
- SoundFlow 訓練流程：結合資料拼接、塊級決策訓練與靜音感知，提升即時判斷能力。
- 低延遲推論：異步 FIFO 推論使首幀延遲降低約 4.5 倍。
- 完全開源：提供技術報告、程式碼及即時試聽 Demo，方便研究與應用。
這個項目特別適合從事語音 AI、對話系統及多模態互動研究的開發者與團隊，能為需要即時音訊理解的產品，例如智能助手、會議記錄、聽障輔助等，提供一個統一且靈活的基礎模型。