MooER – 摩爾線程推出的業界首個音頻理解大模型

MooER是什麼

MooER是摩爾線程推出的業界首個基於國產全功能GPU訓練的開源音頻理解大模型。不僅能進行中文和英文的語音識別，還具備中譯英的語音翻譯能力。MooER在Covost2中譯英測試集中取得了25.2的BLEU分數，接近工業級效果。摩爾線程AI團隊已開源推理代碼和5000小時訓練模型，並計劃開源訓練代碼及8萬小時訓練模型，推動AI語音技術發展。

MooER的主要功能

• 語音識別：支持中文和英文的語音到文本的轉換。
• 語音翻譯：具備將中文語音翻譯成英文文本的能力。
• 高效率訓練：在摩爾線程的智算平台上，快速完成大量數據的訓練。
• 開源模型：推理代碼和部分訓練模型已經開源，便於社區使用和進一步研究。

MooER的技術原理

• 深度學習架構：MooER採用了深度學習技術，特別是神經網絡來處理和理解語音信號。
• 端到端訓練：模型從原始語音信號直接到文本輸出，無需傳統語音識別系統中的多個獨立模塊。
• Encoder-Adapter-Decoder結構：
  • Encoder：負責將輸入的語音信號轉換成一系列高級特徵表示。
  • Adapter：用於調整和優化模型對特定任務的適應性，提高模型的泛化能力。
  • Decoder（Large Language Model，LLM）：基於這些特徵生成最終的文本輸出。
• LoRA技術：使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技術，一種參數高效的模型微調方法，通過只更新模型中一小部分參數來提高訓練效率和效果。
• 僞標籤訓練：在訓練過程中使用僞標籤技術，即用模型自身的預測作爲訓練數據，以增強模型的學習能力。
• 多語言支持：MooER支持中文和英文的語音識別，以及中譯英的語音翻譯，顯示出其多語言處理能力。

MooER的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/MooreThreads/MooER
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2408.05101
• 在線體驗地址：https://mooer-speech.mthreads.com:10077/

如何使用MooER

• 獲取模型：可訪問Github倉庫獲取MooER模型的代碼和預訓練權重。
• 環境配置：確保計算環境中安裝了必要的依賴庫和工具，比如Python、深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）、音頻處理庫等。
• 數據準備：準備音頻數據和（如果需要的話）對應的文本轉錄。確保數據格式與模型輸入要求一致。
• 模型加載：加載預訓練的MooER模型到計算環境中。
• 數據處理：對音頻數據進行預處理，比如歸一化、分幀等，以匹配模型的輸入要求。
• 模型推理：使用MooER模型對預處理後的音頻數據進行推理，得到語音識別或翻譯的結果。

MooER的應用場景

• 實時語音轉寫：在會議、講座、課堂等場合，MooER可以實時將語音轉換爲文字，便於記錄和回顧。
• 多語言翻譯：支持中英文之間的語音翻譯，適用於跨國會議、國際交流等場景。
• 智能客服：在客戶服務領域，MooER可以通過語音識別和翻譯功能，提高客服的響應效率和服務質量。
• 語音助手：集成到智能手機、智能音箱等設備中，提供語音交互服務。
• 教育輔助：在語言學習中，MooER可以幫助學習者進行發音校正和語言翻譯。