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通义千问Audio

说明

支持的领域 / 任务：aigc

通义千问Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型。通义千问Audio可以以多种音频 (包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。通义千问Audio模型的特点包括：

1、全类型音频感知：通义千问Audio是一个性能卓越的通用音频理解模型，支持30秒内的自然音、人声、音乐等类型音频理解，如多语种语音识别，时间抽定位，说话人情绪、性别识别，环境识别，音乐的乐器、风格、情感识别等。

2、基于音频推理：通义千问Audio支持基于音频内容进行相关推理和创作，如语义理解，场景推理，相关推荐，内容创作等。

3、支持多轮音频和文本对话：通义千问Audio支持多音频分析、多轮音频-文本交错对话。

用户以文本和URL形式的音频形式输入包含多轮对话历史和当前指令的信息序列（messages），到返回模型生成的回复作为输出。在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或1个单词。例如，中文文本“你好，我是通义千问”会被转换成序列['你', '好', '，', '我', '是', '通', '义', '千', '问']，而英文文本"Nice to meet you."则会被转换成['Nice', ' to', ' meet', ' you', '.']；图片将被转换为固定长度的token序列。

由于模型调用的计算量与token序列长度相关，输入或输出token数量越多，模型的计算时间越长，我们将根据模型输入和输出的token数量计费。可以从API返回结果的 usage 字段中了解到您每次调用时使用的token数量。

对于输入音频有以下限制：

  1. 音频文件大小不超过10MB

  2. 音频的时长不超过30s

输入的音频格式支持主流的 amr, wav(CodecID: GSM_MS), wav(PCM), 3gp, 3gpp, aac, mp3 等等，大部分常见编码的音频格式通义千问Audio都可以解析并进行音频理解。

模型概览

模型名

模型简介

qwen-audio-chat

通义千问Audio支持灵活的交互方式，包括全音频类型、多轮问答、基于音频能力的推理与创作等能力的模型，同时支持说话人情绪，性别识别，环境识别，音乐的乐器、风格识别等多样的音频理解能力。

SDK使用

前提条件

问答示例

以下示例展示了调用通义千问Audio模型对用户指令进行响应的代码。

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY，代码才能正常运行。

API-KEY设置

export DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

简单示例

from http import HTTPStatus
import dashscope


def simple_multimodal_conversation_call():
    """Simple single round multimodal conversation call.
    """
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"},
                {"text": "这段音频在说什么?"}
            ]
        }
    ]
    response = dashscope.MultiModalConversation.call(model='qwen-audio-chat',
                                                     messages=messages)
    # The response status_code is HTTPStatus.OK indicate success,
    # otherwise indicate request is failed, you can get error code
    # and message from code and message.
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print(response.code)  # The error code.
        print(response.message)  # The error message.


if __name__ == '__main__':
    simple_multimodal_conversation_call()

// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;

public class Main {
    public static void simpleMultiModalConversationCall()
            throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
        .content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("audio", "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"), 
        Collections.singletonMap("text", "这段音频在说什么?"))).build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .model("qwen-audio-chat")
                .message(userMessage)
                .build();
        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.println(result);
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            simpleMultiModalConversationCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

本地文件

您可以通过本地文件测试接口调用，示例代码如下。

from dashscope import MultiModalConversation


def call_with_local_file():
    """Sample of use local file.
       linux&mac file schema: file:///home/audios/test.wav
       windows file schema: file://D:/audios/abc.wav
    """
    local_file_path1 = 'file://The_local_absolute_file_path1'
    local_file_path2 = 'file://The_local_absolute_file_path1'
    messages = [{
        'role': 'system',
        'content': [{
            'text': 'You are a helpful assistant.'
        }]
    }, {
        'role':
        'user',
        'content': [
            {
                'audio': local_file_path1
            },
            {
                'audio': local_file_path2
            },
            {
                'text': '音频里在说什么?'
            },
        ]
    }]
    response = MultiModalConversation.call(model='qwen-audio-chat', messages=messages)
    print(response)


if __name__ == '__main__':
    call_with_local_file()

// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import io.reactivex.Flowable;

public class Main {
    /**
     * sample of use local file
     * Windows file format: file:///D:/test/audios/test.wav
     * Linux & Mac format: file://The_absolute_local_path
     * 
     */
    public static void callWithLocalFile()
            throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        String localFilePath1 = "file://The_file_absolute_path";
        String localFilePath2 = "file://The_file_absolute_path2"; 
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        // must create mutable map.
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
        .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("audio", localFilePath1);}},
                               new HashMap<String, Object>(){{put("audio", localFilePath2);}},
                               new HashMap<String, Object>(){{put("text", "这是什么?");}})).build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .model("qwen-audio-chat")
                .message(userMessage)
                .build();
        Flowable<MultiModalConversationResult> result = conv.streamCall(param);
        result.blockingForEach(item -> {
            System.out.println(item);
        });
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            callWithLocalFile();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

多轮对话

from http import HTTPStatus
from dashscope import MultiModalConversation


def conversation_call():
    """Sample of multiple rounds of conversation.
    """
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"},
                {"text": "这段音频在说什么?"},
            ]
        }
    ]
    response = MultiModalConversation.call(model='qwen-audio-chat',
                                           messages=messages)
    # The response status_code is HTTPStatus.OK indicate success,
    # otherwise indicate request is failed, you can get error code
    # and message from code and message.
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print(response.code)  # The error code.
        print(response.message)  # The error message.
    messages.append({'role': response.output.choices[0].message.role,
                     'content': response.output.choices[0].message.content})
    messages.append({"role": "user",
                     "content": [
                         {"text": "音频中这句话是什么意思?", }
                     ]})
    import json
    print(json.dumps(messages, ensure_ascii=False))
    response = MultiModalConversation.call(model='qwen-audio-chat',
                                           messages=messages)
    # The response status_code is HTTPStatus.OK indicate success,
    # otherwise indicate request is failed, you can get error code
    # and message from code and message.
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print(response.code)  # The error code.
        print(response.message)  # The error message.


if __name__ == '__main__':
    conversation_call()


// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;

public class Main {
    private static final String modelName = "qwen-audio-chat";
    public static void MultiRoundConversationCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage systemMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.SYSTEM.getValue())
        .content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("text", "You are a helpful assistant."))).build();

        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
        .content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("audio", "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"), 
        Collections.singletonMap("text", "这段音频在说什么?"))).build();
        List<MultiModalMessage> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(systemMessage);
        messages.add(userMessage);
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .model(modelName)
                .messages(messages)
                .build();
        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.println(result);
        // add the result to conversation
        messages.add(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage());
        MultiModalMessage msg = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
        .content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("text", "音频中这句话是什么意思?"))).build();
        messages.add(msg);
        // new messages
        param.setMessages((List)messages);
        result = conv.call(param);
        System.out.print(result);
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            MultiRoundConversationCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

流式输出

from dashscope import MultiModalConversation


def simple_multimodal_conversation_call():
    """Simple single round multimodal conversation call.
    """
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"},
                {"text": "这段音频在说什么?"}
            ]
        }
    ]
    responses = MultiModalConversation.call(model='qwen-audio-chat',
                                           messages=messages,
                                           stream=True)
    for response in responses:
        print(response)


if __name__ == '__main__':
    simple_multimodal_conversation_call()

// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import io.reactivex.Flowable;

public class Main {
    public static void streamCall()
            throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        // must create mutable map.
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
        .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("audio", "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav");}}, 
        new HashMap<String, Object>(){{put("text", "这段音频在说什么?");}})).build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .model("qwen-audio-chat")
                .message(userMessage)
                .build();
        Flowable<MultiModalConversationResult> result = conv.streamCall(param);
        result.blockingForEach(item -> {
            System.out.println(item);
        });
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            streamCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

参数配置

参数

类型

默认值

说明

model

string

-

指定用于对话的通义千问模型名，qwen-audio-chat。

messages

list[dict]

-

用户输入的历史对话信息和指令组成的完整输入信息。

参考示例，目前对于音频，支持音频url和本地路径

本地路径格式：

python下：

  • linux&mac file format: file:///home/audios/test.wav

  • windows file format:

file://D:/audios/abc.wav

java下：

  • Windows file format: file:///D:/test/audios/test.png

  • Linux & Mac format: file://The_absolute_local_path

⚠️windows下python，java区别

top_p (可选)

float

0.8

生成过程中核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为(0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的确定性越高。

stream(可选)

bool

False

是否使用流式输出。当以stream模式输出结果时，接口返回结果为generator，需要通过迭代获取结果，每个输出为当前生成的整个序列，最后一次输出为最终全部生成结果。

top_k

float

100.0

生成时，采样候选集的大小。例如，取值为50时，仅将单次生成中得分最高的50个token组成随机采样的候选集。取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。注意：如果top_k的值大于100，top_k将采用默认值100

seed

int

1234

生成时，随机数的种子，用于控制模型生成的随机性。如果使用相同的种子，每次运行生成的结果都将相同；当需要复现模型的生成结果时，可以使用相同的种子。seed参数支持无符号64位整数类型。默认值 1234

incremental_output

bool

False

是否使用增量输出。当使用增量输出时每次流式返回的序列仅包含最新生成的增量内容，默认输出完整的全量内容

返回结果

  • 返回结果示例 

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "afbf4016-8704-965d-b98a-53ea46a06742",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "text": "这段音频在说中文：\"未来没有互联网\"。"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 1282,
        "audio_tokens": 768,
        "output_tokens": 107
    }
}

  • 返回参数说明

返回参数

类型

说明

status_code

int

200（HTTPStatus.OK）表示请求成功，否则表示请求失败，可以通过code获取错误码，通过message字段获取错误详细信息。

request_Id

string

系统生成的标志本次调用的id。

code

string

表示请求失败，表示错误码，成功忽略。

output

dict

调用结果信息，对于通义千问Audio模型，包含输出message。

output.choices

List

模型为输入生成的完成选项列表。

"choices": [

{

"finish_reason": null,

"message": {

"role": "assistant",

"content": [

{

"text": "这是一个"

}

]

}

}

]

output.choices[x].message.role

String

信息来源。

output.choices[x].message.content

List

本次请求的算法输出内容,输出可能包含多种模态内容，因此，是一个list，元素为dict，key为内容类型，value为内容值。

usage

dict

计量信息，表示本次请求计量数据。

usage.input_tokens

int

用户输入文本转换成Token后的长度。

usage.output_tokens

int

模型生成回复转换为Token后的长度。

HTTP调用接口

功能描述

通义千问Audio模型同时支持 HTTP 调用来完成客户的响应，目前提供普通 HTTP 和 HTTP SSE 两种协议，您可根据自己的需求自行选择。

前提条件

提交接口调用

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

入参描述

传参方式

字段

类型

必选

描述

示例值

Header

Content-Type

String

是

请求类型：application/json 或者text/event-stream（开启 SSE 响应）

application/json

Authorization

String

是

API-Key，例如：Bearer d1**2a

Bearer d1**2a

X-DashScope-SSE

String

否

跟Accept: text/event-stream 二选一即可启用SSE响应

enable

Body

model

String

是

指明需要调用的模型

qwen-audio-chat

input.messages[list]

Array

是

多模态场景下的输入信息

"messages":[

{

"role": "user",

"content": [

{"audio": "http://XXXX"},

{"text": "这段音频在说什么？"}

]

}]

input.message[x].role

String

是

信息来源

input.message[x].content[list]

Array

是

contents 列表中包含本次输入的内容列表，每一个列表可以分别是音频（audio）或者文本（text）

input.message[x].contents[list].audio

String

至少包含一项

本次输入的音频内容的 url 链接；音频格式目前支持：amr, wav(CodecID: GSM_MS), wav(PCM), 3gp, 3gpp, aac, mp3 等等。

input.message[x].contents[list].text

String

本次输入的文本内容；支持 utf-8 编码的中文、英文输入。

parameters.top_p

Float

否

生成时，核采样方法的概率阈值。例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为(0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值 0.8。注意，取值不要大于等于1

0.8

parameters.top_k

Integer

否

生成时，采样候选集的大小。例如，取值为50时，仅将单次生成中得分最高的50个token组成随机采样的候选集。取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。注意：如果top_k的值大于100，top_k将采用默认值100

50

parameters.seed

Integer

否

生成时，随机数的种子，用于控制模型生成的随机性。如果使用相同的种子，每次运行生成的结果都将相同；当需要复现模型的生成结果时，可以使用相同的种子。seed参数支持无符号64位整数类型。默认值 1234

65535

parameters.incremental_output

Bool

否

是否使用增量输出。当使用增量输出时每次流式返回的序列仅包含最新生成的增量内容，默认值为false，即输出完整的全量内容

出参描述

字段

类型

描述

示例值

output.choices[list]

Array

模型为输入生成的完成选项列表。

"choices": [

{

"finish_reason": null,

"message": {

"role": "assistant",

"content": [

{

"text": "这是一个"

}

]

}

}

]

output.choices[x].message.role

String

信息来源。

output.choices[x].message.content

Array

本次请求的算法输出内容，为list，内容为多个dict，key为内容类型，value为内容值

output.finish_reason

String

有三种情况：正在生成时为null，生成结束时如果由于停止token导致则为stop，生成结束时如果因为生成长度过长导致则为length。

stop

usage.output_tokens

Integer

本次请求算法输出内容的 token 数目。

380

usage.input_tokens

Integer

本次请求输入内容的 token 数目。在打开了搜索的情况下，输入的 token 数目因为还需要添加搜索相关内容支持，所以会超出客户在请求中的输入。

633

request_id

String

本次请求的系统唯一码

7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

请求示例（SSE 关闭）

以下示例展示通过CURL命令来调用通义千问Audio模型的脚本（SSE 关闭）。

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 your-dashscope-api-key ，代码才能正常运行。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_DASHSCOPE_ACCESS_TOKEN' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen-audio-chat",
    "input":{
        "messages":[
            {
                "role": "system",
                "content": [
                    {"text": "You are a helpful assistant."}
                ]
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"},
                    {"text": "这段音频在说什么?"}
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
    }
}'

响应示例（SSE关闭）

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "text": "这段音频在说中文：\"未来没有互联网\"。"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "output_tokens": 19,
        "input_tokens": 1279,
        "audio_tokens": 768
    },
    "request_id": "b042e72d-7994-97dd-b3d2-7ee7e0140525"
}

请求示例（SSE开启）

以下示例展示通过CURL命令来调用通义千问Audio模型的脚本（SSE 开启）。

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 your-dashscope-api-key ，代码才能正常运行。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_DASHSCOPE_ACCESS_TOKEN' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'X-DashScope-SSE: enable' \
--data '{
    "model": "qwen-audio-chat",
    "input":{
        "messages":[
            {
                "role": "system",
                "content": [
                    {"text": "You are a helpful assistant."}
                ]
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/2channel_16K.wav"},
                    {"text": "这段音频在说什么?"}
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
    }
}'

响应示例（SSE开启）

id:1
event:result
data:{"output":{"choices":[{"finish_reason":"null", "message":{"role":"assistant","content":"这段"}}]},"usage":{"output_tokens":3,"input_tokens":85},"request_id":"1117fb64-5dd9-9df0-a5ca-d7ee0e97032d"}

id:2
event:result
data:{"output":{"choices":[{"finish_reason":"null", "message":{"role":"assistant","content":"这段音频"}}]},"usage":{"output_tokens":6,"input_tokens":85},"request_id":"1117fb64-5dd9-9df0-a5ca-d7ee0e97032d"}

... ... ... ...
... ... ... ...

id:8
event:result
data:{"output":{"choices":[{"finish_reason":"stop", "message":{"role":"assistant","content":"这段音频在说中文：\"未来没有互联网\"。"}}]},"usage":{"output_tokens":68,"input_tokens":85},"request_id":"1117fb64-5dd9-9df0-a5ca-d7ee0e97032d"}

异常响应示例

在访问请求出错的情况下，输出的结果中会通过 code 和 message 指明出错原因。

{
    "code":"InvalidApiKey",
    "message":"Invalid API-key provided.",
    "request_id":"fb53c4ec-1c12-4fc4-a580-cdb7c3261fc1"
}

状态码说明

DashScope灵积模型服务通用状态码请查阅：返回状态码说明

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