What is Omnilingual ASR?
Omnilingual ASR 是由 Meta 旗下的基礎人工智慧研究院 (FAIR) 團隊所開發，一套最先進的開源自動語音辨識系統。這套完整的模型套件透過支援超過 1,600 種語言，其中包含數百種過去從未有任何 ASR 技術涵蓋的語言，解決了全球語言包容性這項關鍵挑戰。Omnilingual ASR 專為全球研究人員、開發人員和多元語言社群而設計，以前所未有的規模提供高品質、彈性適應的語音轉文字轉錄服務。
主要功能
Omnilingual ASR 採用先進的架構設計，結合了擴展版的 wav2vec 2.0 語音編碼器與大型語言模型 (LLM) 風格的解碼器，以提供強大且靈活的語音解決方案。
🌍 大規模語言包容性
此系統支援超過 1,600 種全球語言，大幅擴展了語音技術的應用範疇。更關鍵的是，它支援超過 500 種歷史上缺乏 ASR 技術涵蓋的低資源語言，為服務不足的社群和語言學研究開啟了至關重要的轉錄能力。
🚀 透過零樣本學習輕鬆擴展語言支援
不同於傳統 ASR 系統需要為新語言準備龐大且昂貴的資料集，Omnilingual ASR 利用源自 LLM 的可擴展零樣本學習和上下文能力。這讓您只需使用少量成對的語音-文字範例，即可將系統擴展至全新的語言或方言，大幅降低了專業知識和高階運算資源的入門門檻。
✨ 大規模的尖端效能表現
強大的 7B-LLM-ASR 模型在其龐大的語言組合中實現頂尖的準確度。對於超過 1,600 種支援語言中的 78%，該系統的字元錯誤率 (CER) 低於 10，這代表著效能上的顯著躍進，尤其對於長尾及低資源語言而言。
⚙️ 多功能且可擴展的模型家族
Omnilingual ASR 提供一套靈活的模型套件，專為多樣的部署需求量身打造。您可以選擇輕量級的 300M 版本，專為低功耗設備上的高效運用而設計；也可選擇強大的 7B 模型，為要求嚴苛、高風險的應用場景提供最高的準確度。
應用案例
Omnilingual ASR 賦能研究人員、開發人員和語言推動者，以建構更具包容性及功能性的語音應用程式。
1. 低資源語言資料的歸檔與分析 當地社群和語言學研究人員可運用 Omnilingual ASR，轉錄缺乏現有 AI 涵蓋的低資源語言之歷史語音或新錄音。這項能力有助於創建可搜尋、可共享的文字語料庫，協助語言保存及進行進階學術分析。
2. 開發跨平台多語言應用程式 開發人員可整合這套模型以部署符合特定硬體限制的 ASR 解決方案。例如，輕量級的 300M 模型能針對行動裝置或嵌入式系統提供裝置上的精確轉錄，而 7B 模型則能為數百種語言提供高準確度的伺服器端轉錄服務。
3. 加速語音技術研究 研究人員可利用隨附的 **Omnilingual ASR Corpus**（史上最大的超低資源自發性 ASR 資料集）、全面的訓練指南以及基礎的 Omnilingual wav2vec 2.0 模型。這有助於語音相關任務的快速實驗、微調和進展，超越標準 ASR 的範疇。
獨特優勢
Omnilingual ASR 透過從根本上重新定義自動語音辨識技術的可及性和可擴展性而脫穎而出。
- 前所未有的長尾語言涵蓋： Omnilingual ASR 是首個成功轉錄超過 500 種過去從未有 AI 涵蓋語言的大規模 ASR 系統，讓語音技術真正實現全球化和包容性。
- 易於擴展： 其獨特設計使其能夠以最少的資料和無需專業知識，即可擴展至全新的語言。透過利用 LLM 的上下文學習能力，您可以繞過對龐大專有訓練集和專業高階運算資源的典型要求。
- 開源基礎： 由 Meta 的 FAIR 團隊在寬鬆的 Apache 2.0 license 下發佈，整個系統旨在供社群廣泛採用。此開源架構建立在 PyTorch 生態系和 fairseq2 之上，確保全球開發人員獲得最大的透明度、協作彈性與整合靈活性。
結論
Omnilingual ASR 提供所需的效能和適應性，將精確的語音辨識帶給全球每個語言社群。它結合了最先進的準確度、無與倫比的語言規模和開源框架，為下一代包容性語音技術提供了強大的基礎。
探索 Omnilingual ASR 如何能協助您擴展研究，或為過去被忽略的語言部署語音解決方案。
FAQ
問：Omnilingual ASR 與之前的規模化 ASR 系統主要差異為何？ 答：主要差異在於涵蓋的廣度以及擴展方式。過去的系統主要著重於高資源語言，而 Omnilingual ASR 則涵蓋超過 1,600 種語言，其中特別包含了數百種低資源語言。此外，它引入了**上下文學習能力**，讓開發人員只需少量成對範例即可新增語言支援，無需大規模資料收集和昂貴的重新訓練。
問：Omnilingual ASR 的授權結構為何？ 答：Omnilingual ASR 是一個完全開源的專案。模型資產以寬鬆的 Apache 2.0 license 發佈，而相關資料（例如 Omnilingual ASR Corpus）則依據 CC-BY license 提供。這種開源授權鼓勵了廣泛採用和社群貢獻。
問：目前對於語音輸入是否有任何限制？ 答：目前，推論管線已針對較短的語音片段進行最佳化，接受長度不超過 40 秒的音訊檔案。雖然這已涵蓋許多標準應用場景，但團隊正積極開發在未來更新中支援無限長度音訊檔案的轉錄功能，以適應長篇錄音。
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Omnilingual ASR was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-12.
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Aero-1-Audio：一款高效能的 15 億參數模型，專為處理 15 分鐘的連續音訊而設計。它無需分段即可實現精準的 ASR（語音辨識）與理解。而且，它是開源的！
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