What is Omnilingual ASR?
Omnilingual ASR 是由 Meta 基础人工智能研究（FAIR）团队开发的一款业界领先的开源自动语音识别系统。这套全面的模型旨在解决全球语言包容性的关键挑战，支持超过 1,600 种语言，其中数百种是此前任何 ASR 技术都未曾覆盖的。Omnilingual ASR 专为全球研究人员、开发者以及多样化的语言社区打造，以前所未有的规模提供高质量、适应性强的语音转文本转录服务。
Key Features
Omnilingual ASR 采用先进的架构设计，将扩展的 wav2vec 2.0 语音编码器与 LLM 风格的解码器相结合，旨在提供强大而灵活的语音解决方案。
🌍 海量语言包容性
该系统支持超过 1,600 种全球语言，极大地拓展了语音技术的应用范围。尤为重要的是，它包含了对 500 多种历史上缺乏 ASR 覆盖的低资源语言的支持，为服务不足的社区和语言学研究提供了至关重要的转录能力。
🚀 通过零样本学习轻松扩展语言
与传统 ASR 系统为新语言需要大量且昂贵的数据集不同，Omnilingual ASR 利用了可扩展的零样本学习以及从 LLM 中获得的上下文学习能力。这使得用户只需少量成对的音频-文本示例，即可将系统扩展到全新的语言或方言，从而显著降低了对专业知识和高端计算资源的入门门槛。
✨ 规模化领先性能
强大的 7B-LLM-ASR 模型在其庞大的语言库中实现了顶尖的准确性。对于所支持的 1,600 多种语言中的 78%，该系统能够将字符错误率（CER）保持在 10 以下，这标志着性能上的巨大飞跃，特别是对于长尾语言和低资源语言而言。
⚙️ 多功能可扩展模型家族
Omnilingual ASR 提供了一套灵活的模型，可根据不同的部署需求进行选择。您可以选用专为低功耗设备高效运行而设计的轻量级 300M 版本，也可选择功能强大的 7B 模型，为要求严苛、至关重要的用例提供最高的准确性。
应用场景
Omnilingual ASR 赋能研究人员、开发者和语言倡导者，帮助他们构建更具包容性和功能性的语音应用。
1. 低资源语言数据归档与分析 当地社区和语言学研究人员可以利用 Omnilingual ASR 转录那些缺乏现有 AI 覆盖的低资源语言的历史或最新录音。这项能力有助于创建可搜索、可共享的文本语料库，从而助力语言保护和高级学术分析。
2. 开发跨平台多语言应用 开发者可以集成这套模型，部署针对特定硬件限制量身定制的 ASR 解决方案。例如，轻量级的 300M 模型可以在移动或嵌入式系统上实现准确的设备端转录，而 7B 模型则可以为同时支持数百种语言的高精度服务器端转录服务提供强大支持。
3. 加速语音技术研究 研究人员可以利用随附的 Omnilingual ASR Corpus——这是迄今为止发布的最大规模的超低资源自发 ASR 数据集——以及全面的训练配方和基础的 Omnilingual wav2vec 2.0 模型。这使得快速实验、微调以及推动超出标准 ASR 范围的语音相关任务成为可能。
独特优势
Omnilingual ASR 通过从根本上重新定义自动语音识别技术的可访问性和可扩展性而脱颖而出。
- 前所未有的长尾语言覆盖： Omnilingual ASR 是首个成功转录超过 500 种 AI 以前从未覆盖的语言的大规模 ASR 系统，真正实现了语音技术的全球化和包容性。
- 易于扩展： 该框架的独特设计使其能够以最少的数据和零专业知识扩展到全新的语言。通过利用 LLM 的上下文学习能力，您可以绕过对大量专有训练集和专业高端计算资源的典型需求。
- 开源基础： 该系统由 Meta 的 FAIR 团队在宽松的 Apache 2.0 license 下发布，旨在促进社区采用。这种基于 PyTorch 生态系统和 fairseq2 构建的开放架构，确保了全球开发者能够获得最大的透明度、协作性和集成灵活性。
总结
Omnilingual ASR 提供了将准确语音识别带给全球每一个语言社区所需的性能和适应性。通过将最先进的准确性与无与伦比的语言覆盖规模以及开源框架相结合，它为下一代包容性语音技术奠定了坚实的基础。
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常见问题
问：Omnilingual ASR 与之前的通用 ASR 系统主要区别是什么？ 答：主要区别在于覆盖范围的广度和语言扩展方式。之前的系统主要侧重于高资源语言，而 Omnilingual ASR 则覆盖了超过 1,600 种语言，其中尤为重要的是包含了数百种低资源语言。此外，它引入了 in-context learning capabilities，允许开发者仅通过少量成对示例即可添加对新语言的支持，从而消除了大规模数据收集和昂贵再训练的需求。
问：Omnilingual ASR 的许可结构是怎样的？ 答：Omnilingual ASR 是完全开源的。模型资产在宽松的 Apache 2.0 license 下发布，而相关数据（例如 Omnilingual ASR Corpus）则在 CC-BY license 下提供。这种开放许可结构鼓励广泛采用和社区贡献。
问：当前在音频输入方面是否有任何限制？ 答：目前，推理流程已针对较短片段进行了优化，接受时长不超过 40 秒的音频文件。尽管这涵盖了许多标准用例，但团队正在积极开发在未来更新中支持转录无限长度音频文件的功能，以适应长时间录音的需求。
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Omnilingual ASR was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-12.
