Meta語音系統|識辨逾1600語言
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
現時的「自動語音辨識」(ASR)系統,透過將語音轉錄成可搜尋、分析及共享的文本,使口語能夠被普遍獲取。
Meta基礎人工智能研究(FAIR)團隊,最新發布一款多語言ASR系統Omnilingual ASR,這模型套件支援超過1600種語言,數量遠遠超過OpenAI旗下開源的Whisper模型(僅支援99種語言)。
這套系統的架構更具彈性,開發者可透過「零樣本上下文學習」功能,於推理階段輸入少量音頻與文字對應範例,即可讓模型識別更多未曾訓練過的語言,整體潛在支援語言數量,更可以擴展至超過5400種,幾乎涵蓋所有文字記錄的口語。
資料庫可擴充 免費使用
系統發布附有技術論文、GitHub程式碼庫、Hugging Face示範空間;該套件包括一系列語音辨識模型、一個70億參數的多語言音訊表示模型Omnilingual wav2vec 2.0,以及一個涵蓋350多種低資源語言的語料庫。
最重要的是,Meta將此系統於周一(10日),以Apache 2.0開源許可證公開發布,毋須付費或受限使用。不論研究人員及企業,都能自由應用於商業或企業級項目,打破過去Meta先前有限制的授權模式。
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