Paper page - Flavors of Moonshine: 面向边缘设备的微型专用ASR模型

来源: https://huggingface.co/papers/2509.02523

摘要

使用高质量、伪标注和合成数据平衡混合训练的单语ASR模型，在小型模型规模上优于多语模型，实现了更低的错误率，并为代表性不足的语言提供了设备端ASR能力。

我们介绍了 Flavors of Moonshine，一套专为多种代表性不足语言设计的微型自动语音识别（ASR）模型。普遍观点认为，多语ASR模型通过利用跨语言语音相似性优于单语模型。我们挑战了这一假设，表明对于足够小的模型（27M参数），在高质量人工标注、伪标注和合成数据的精心平衡混合上进行单语系统训练，能够实现显著更优的性能。平均而言，我们的模型错误率比同等规模的 Whisper Tiny 模型低48%，超越了9倍大的 Whisper Small 模型，并且在大多数情况下与28倍大的 Whisper Medium 模型持平或更优。这些结果推动了该规模模型的最新水平，使得先前支持有限的语种也能实现精确的设备端ASR。我们以宽松的开源许可证发布了阿拉伯语、中文、日语、韩语、乌克兰语和越南语的 Moonshine 模型。

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