Omnilingual ASR

Omnilingual ASR – Meta AI推出的自动语音识别系统

Meta AI 倾力打造的 Omnilingual ASR，一项性的自动语音识别系统，现已揭开神秘面纱。它以惊人的广度支持超过 1600 种语言，其中更包含了多达 500 种资源匮乏的语言。这项技术的问世，标志着语音识别领域向前迈出了重要一步，尤其是在促进语言平等与文化交流方面，其意义非凡。

Omnilingual ASR 的卓越表现，得益于其核心技术的创新。它将备受赞誉的 wav2vec 2.0 编码器进行了大幅度扩展，参数量飙升至 70 亿，并巧妙地引入了两种先进的解码器。这一组合拳，使得系统在处理各种语言时都能展现出非凡的性能。令人振奋的是，在接受评估的语言中，高达 78% 的语言实现了低于 10% 的字符错误率（CER），这一成就足以令业界瞩目。

更值得称道的是，Omnilingual ASR 并非闭门造车，而是秉持社区驱动的理念。这意味着，用户只需贡献少量样本，便能轻松地将模型的能力扩展到全新的语言。这种开放的模式，极大地降低了新技术应用的门槛，为全球语音技术的发展注入了源源不断的活力。

为了进一步推动全球语音技术的发展，Meta AI 不仅开源了 Omnilingual ASR Corpus 数据集，还发布了全新的 Omnilingual wav2vec 2.0 模型。这款自监督式大规模多语言语音表示模型，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，助力他们进行更深入的探索和创新。

Omnilingual ASR 的核心亮点

无与伦比的多语言支持：能够精准转录超过 1600 种语言的语音，涵盖了众多鲜为人知的低资源语言，甚至包括 AI 领域前所未见的语言。
赋能社区，共创未来：用户通过提供少量音频和文本样本，即可轻松扩展模型至新语言，无需海量数据或专业技术背景。
卓越性能，行业标杆：在绝大多数语言（78%）中，字符错误率（CER）控制在 10% 以内，树立了行业新标杆。
灵活多样的模型选择：提供从轻量级 300M 到功能强大的 7B 等多种模型版本，满足不同设备和应用场景的需求。
开放共享，加速创新：慷慨开源 Omnilingual wav2vec 2.0 模型及 Omnilingual ASR Corpus 数据集，为全球开发者和研究者提供坚实的研究基础。

Omnilingual ASR 的技术基石

wav2vec 2.0 的飞跃式发展：将 wav2vec 2.0 编码器升级至 70 亿参数，使其能够深度挖掘原始语音数据中蕴含的海量多语言语义信息。
双解码器协同工作：采用传统的连接主义时间分类（CTC）解码器与基于 Transformer 的新型解码器相结合的策略。后者借鉴了大型语言模型（LLM）的先进技术，尤其在处理长尾语言方面表现出色。
强大的上下文学习能力：受到 LLM 的启发，该模型具备出色的上下文学习能力，能够通过少量示例快速适应新语言，无需大规模重新训练或复杂调优。
海量多语言训练语料：整合了海量公开数据集以及社区贡献的语音数据，覆盖了众多低资源语言，为模型的泛化能力奠定了坚实基础。