# Qwen 系列大模型正悄然成为现代音频模型的骨干；一张图汇总 100\+ 音频模型架构 \[R\] - 原标题：Qwen-family LLMs are quietly becoming the backbone of modern audio models; One chart for the architectures of 100\+ audio models \[R\] - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-01 - 首次精选：2026-11-02 01:09 - 分级：值得看 - 原文链接：[https://reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wuctrt/qwenfamily\_llms\_are\_quietly\_becoming\_the\_backbone]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_5971359222f2]() ## 摘要 r/MachineLearning 社区帖子。作者梳理 audio.cpp 中各个模型共享的构件，发现 Qwen 是其中最常见的语言骨干：32 个音频模型家族使用 Qwen 系列架构，其中 20 个具体使用 Qwen3 大模型；Qwen 系模型已不限于文本转语音，还出现在语音合成、ASR/音频理解、音乐生成、语音到语音乃至音频/视频模型中。帖子另附第二张“任务×技术矩阵”图，展示不同音频任务由哪些构件支撑。适合关注音频模型架构选型与开源语音模型生态的人阅读。 ## 原帖 > Qwen has become by far the most common language backbone in this collection: 32 audio model families use a Qwen-family architecture, and 20 of them use Qwen3 LLM specifically. — Acceptable-Cycle4645 · 2026-10-01 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人梳理了 audio.cpp 中 100 多个音频模型共享的架构模块，做成图表。他发现 Qwen 是这批模型里最常见的语言骨干：32 个音频模型家族采用 Qwen 系架构，其中 20 个具体用 Qwen3。Qwen 系模型已不限于 TTS，还覆盖语音合成、ASR/音频理解、音乐生成、语音到语音，甚至音频/视频模型；第二张"任务×技术矩阵"图展示不同任务由哪些模块支撑。他在评论里补充还有两张细分架构图和一张 Hugging Face 交互式应用（Audio-Model-Architecture-Atlas）作为学习资源，并说明因子版块不允许评论配图所以贴了原帖链接。适合正在学习音频 AI、想快速了解这些模型如何组合的人阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 10 条评论。 - 有人吐槽 LLM 爱用"quietly"这个词，很多事都被说成是悄悄发生的；有人回应说这大概是从博取眼球的网络内容里学来的说法。（[出处]()） - 新 TTS/语音转换趋势是用神经音频编解码器，而它们或多或少依赖 LLM 式架构，所以 Qwen 成为骨干并不意外。（[出处]()） - 音频领域没享受到其他方向的变现红利，因此走更便宜、开源的路线是合理的。（[出处]()） - 发帖人补充还有两张详细拆解 100\+ 音频模型架构与模块的图表，因子版块禁止评论放图，需去原帖评论区查看；另有一个 Hugging Face 交互应用可用来探索这些架构。（[出处]()） - 有读者喜欢这张图，但觉得预测模型和编码器模型的颜色很难区分，不过预测模型只有两个，影响不大。（[出处]()） - 有人问有没有 JEV 风格的专用 TTS 模型，被回怼说 JEV 是分类器，语音合成不需要分类器，不该乱堆热词。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）