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摩尔线程推出开源音频理解大模型MooER
2024年08月26日 由 daydream 发表
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近日，摩尔线程正式发布了其自主研发的音频理解大模型MooER，这是国内首个基于国产全功能GPU训练的开源项目。MooER不仅具备中文和英文的语音识别能力，还实现了中译英的语音翻译功能，标志着国内AI语音技术迈出了重要一步。
MooER在Covost2中译英测试集上的表现尤为亮眼，取得了25.2的BLEU分数，这一成绩已接近工业级应用水平。为了促进AI语音技术的进一步发展，摩尔线程AI团队已公开了MooER的推理代码及5000小时的训练模型，并计划在未来开放更多训练代码及8万小时的训练数据。
从技术层面来看，MooER采用了深度学习架构，特别是通过端到端的训练方式，直接从原始语音信号生成文本输出，省去了传统语音识别系统中复杂的模块划分。其内部结构设计包括Encoder、Adapter和Decoder（基于大型语言模型LLM）三个部分，分别负责特征提取、模型适应性和文本生成。此外，MooER还引入了LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，通过优化模型中的少量参数，提高了训练效率和效果。
值得注意的是，MooER在训练过程中还采用了伪标签技术，即利用模型自身的预测结果作为训练数据，进一步增强了模型的学习能力。同时，该模型支持中文和英文的语音识别及中译英的语音翻译，展现了其强大的多语言处理能力。
摩尔线程的这一举措，无疑为国内AI语音技术的发展注入了新的活力。随着更多训练数据和代码的开放，MooER有望成为推动AI语音技术进步的重要力量。
文章来源：https://www.atyun.com/60261.html
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