音频模型评测领域迎来重要突破，由清华大学自然语言处理实验室牵头，联合OpenBMB开源社区与面壁智能团队共同打造的Ultraeval-Audio测评框架正式对外开源。这款专为音频大模型设计的工具包，首次构建了覆盖语音生成、识别、压缩等全场景的标准化评测体系，为行业提供了可复用的技术基准。
最新发布的v1.1.0版本在原有"一键测评"核心功能基础上实现三大升级：新增热门模型复现模块，支持包括MiniCPM-o2.6、VoxCPM在内的十余种前沿模型快速部署；扩展专业模型支持范围，涵盖文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）、音频编解码（Codec）等细分领域；创新引入隔离推理机制，通过容器化技术将模型运行环境与评测流程解耦，显著降低硬件适配门槛。
技术团队介绍，该框架突破传统评测工具的局限性，采用模块化设计理念，将数据集管理、指标计算、结果可视化等环节封装为独立组件。开发者既可使用预设的20余种行业标准评测方案，也能根据研究需求自定义评估维度。在语音质量评估方面，框架整合了客观指标（如信噪比、梅尔倒谱失真）与主观听感测试，形成多维评价矩阵。
开源社区反馈显示，Ultraeval-Audio已快速成为音频模型开发的重要基础设施。其提供的标准化评测流程，使不同研究团队的结果具有可比性，有效避免了因评估标准差异导致的争议。某语音合成团队负责人表示："使用该框架后，我们的模型迭代周期缩短了40%，特别是在跨平台部署时，环境配置时间从数小时压缩至分钟级。"
目前，项目代码已在GitHub平台完整开源，配套发布详细的技术文档与使用教程。开发者可通过访问https://github.com/OpenBMB/Ultraeval-Audio获取最新版本，社区同时提供在线问答支持服务。这项开源成果预计将加速音频AI技术的标准化进程，推动语音交互、内容生成等应用场景的创新发展。
