MooER是摩爾線程推出的首個基于國產全功能GPU訓練的開源音頻理解大模型。具備中文和英文的語音識別能力，并且能夠進行中譯英的語音翻譯，MooER在Covost2中譯英測試集中取得了25.2的BLEU分數，接近工業(yè)級水平。摩爾線程的AI團隊已經開源了推理代碼和5000小時的訓練模型，并計劃進一步開源訓練代碼和8萬小時訓練模型，推動AI語音技術的發(fā)展。

MooER是什么

MooER是由摩爾線程開發(fā)的一款開源音頻理解大模型，首創(chuàng)于基于國產全功能GPU訓練的領域。它不僅支持中文和英文的語音轉文本功能，還具備將中文語音翻譯成英文文本的能力。MooER在多個測試中表現優(yōu)異，顯示出其接近工業(yè)級的效果。該模型的推理代碼及部分訓練模型已經開源，旨在促進AI語音技術的進一步研究與應用。

MooER的主要功能

• 語音識別：支持中文和英文的語音轉文本，方便用戶獲取語音內容。
• 語音翻譯：能夠將中文語音翻譯成英文文本，適合多語言交流。
• 高效訓練：利用摩爾線程的智算平臺，快速處理和訓練大量數據。
• 開源模型：推理代碼和部分訓練模型已公開，便于開發(fā)者和研究者使用與研究。

MooER的技術原理

• 深度學習架構：MooER采用深度學習技術，特別是神經網絡，來分析和理解語音信號。
• 端到端訓練：模型直接從原始語音信號生成文本輸出，簡化了傳統(tǒng)語音識別系統(tǒng)的多個模塊。
• Encoder-Adapter-Decoder結構：
  • Encoder：將輸入的語音信號轉化為高級特征表示。
  • Adapter：優(yōu)化模型以適應特定任務，提高泛化能力。
  • Decoder（Large Language Model，LLM）：根據特征生成最終的文本輸出。
• LoRA技術：采用低秩適應（LoRA）技術，這是一種高效的模型微調方法，通過更新少量參數提升訓練效果。
• 偽標簽訓練：在訓練中使用模型自身的預測作為偽標簽，以增強學習能力。
• 多語言支持：MooER能夠處理中文和英文的語音識別及中譯英翻譯，展現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：訪問Github倉庫獲取MooER模型的代碼和預訓練權重。
• 環(huán)境配置：確保計算環(huán)境中安裝了所需的依賴庫和工具，例如Python、深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）、音頻處理庫等。
• 數據準備：準備音頻數據以及相應的文本轉錄，確保數據格式符合模型輸入要求。
• 模型加載：將預訓練的MooER模型加載到計算環(huán)境中。
• 數據處理：對音頻數據進行預處理，如歸一化和分幀，以符合模型的輸入要求。
• 模型推理：使用MooER模型對處理后的音頻數據進行推理，獲取語音識別或翻譯結果。

MooER的應用場景

• 實時語音轉寫：在會議、講座和課堂等場合，MooER可實時將語音轉換為文字，便于記錄與回顧。
• 多語言翻譯：支持中英文之間的語音翻譯，適用于跨國會議及國際交流等場景。
• 智能客服：在客戶服務領域，MooER可通過語音識別和翻譯功能，提高響應效率和服務質量。
• 語音助手：可集成于智能手機、智能音箱等設備，提供語音交互服務。
• 教育輔助：在語言學習中，MooER可幫助學習者進行發(fā)音校正和語言翻譯。