摩尔线程发布业内首款音频解析大型模型 —— MooER

MooER指的是什么

MooER是摩尔线程发布的一款采用国产全功能GPU进行训练的首个公开音频理解大型模型。该模型不仅能够识别中英文语音，还拥有将中文转换为英文的翻译能力。在Covost2中的英译测试数据集中，MooER达到了25.2的BLEU评分，效果接近工业标准。摩尔线程的人工智能团队已经公开了推理代码和经过5000小时训练的数据模型，并且还打算开源训练代码以及基于8万小时数据集训练出的模型，以促进AI语音技术的进步。

MooER的核心特性

• 声音辨识技术提供从语音到文字转换的服务，兼容中文及英文。
• 声音转译拥有把中文口语转化为英文文字的功能。
• 高效培训在摩尔线程提供的智能计算平台中，能够高效地处理大规模数据的训练任务。
• 开放源代码模型推理代码及若干训练模型现已公开发布，方便社区成员利用与深入探索。

MooER的工作机制

• 深层次的机器学习结构MooER利用了深度学习方法，尤其是通过神经网络来解析与诠释语音数据。
• 全程训练流程该模型能够直接从原始的音频信号生成文字，省去了传统语音转文字系统中需要经过的各个分离组件。
• 编码器-适配器-解码器架构由于提供的内容为空，没有具体的信息可以进行伪原创改写。如果您有特定的文本或信息需要处理，请提供详细的内容。这样我就能更好地帮助您完成需求了。
  • 编码器承担着将输入的声音信号转化为一组高阶特征描述的任务。
  • 适配器：旨在改善与增强模型在特定任务中的表现效果，从而提升其普遍适用性能。
  • 解码器(Large Language Model, LLM)：根据这些特性来创建最后的文字输出。
• LoRA方案采用LoRA（低秩适应）技术，这是一种旨在优化参数使用的微调手段，其核心在于仅调整模型中的少量参数以增强训练的效能与成效。
• 使用假标签进行训练通过在训练中应用自标定技术，利用模型的预测结果作为新的训练样本，从而提升其学习效能。
• 多种语言兼容性支持MooER具备处理多种语言的能力，它能够进行中英文的语音识别，并提供中文到英文的语音翻译服务。

MooER项目的网址

• Git代码库：访问MooreThreads的MooER项目，请前往https://github.com/MooreThreads/MooER
• arXiv科技文章访问该链接可获取论文的PDF版本: https://arxiv.org/pdf/2408.05101，其中包含了最新的研究成果。
• 网上试用链接：http://speech-mooer.mthreads.com:10077/

掌握MooER的正确方法

• 取得模型您可以从Github仓库中下载MooER模型的相关代码及预训练的权重文件。
• 设置环境务必在计算环境里配置好所需的各种软件包与工具集，例如Python语言环境、深度学习平台（包括但不限于TensorFlow或PyTorch）以及音频操作相关的库文件等。
• 资料筹备准备好音频资料及其相应的文字记录（如需）。务必使资料的格式符合模型输入的标准需求。
• 加载模型：在计算环境中部署预先训练好的MooER模型。
• 信息加工对音频信息实施前期处理步骤，如标准化和分割成帧，确保符合模型输入的标准。
• 模型推断利用MooER模型对经过预处理的音频资料执行推理操作，以获得语音识别或翻译的输出结果。

MooER的使用情境

• 即时语音转换文字于各类集会如研讨会、演讲及教学场景中，MooER能够即时把说话内容转化为文本形式，极大地便利了笔记整理与后续复习工作。
• 多种语言转换提供中文与英文间的语音转换服务，适合于跨国界的研讨会及全球性沟通等情境。
• 智能化客户服务中心在客户支持行业中，MooER利用其语音识别与翻译技术，能够增强服务人员的工作效率及提升服务质量。
• 声音辅助工具融合进智能手机和智能音响等装置内，以实现语音互动功能。
• 教学支持在学习语言的过程中，MooER能够辅助学生纠正发音并提供翻译服务。