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Interfaze 釋出 diffusion-gemma-asr-small:基於 DiffusionGemma 並行去噪解碼器的開源擴散語音識別模型,支援六種語言

Interfaze 開源了 diffusion-gemma-asr-small,一個多語言語音識別模型,採用擴散解碼器而非自迴歸解碼器。該模型透過一個約 42M 引數的介面卡將音訊輸入到 Google 的凍結 DiffusionGemma 模型中,單個介面卡即可處理六種語言。轉錄成本由去噪步數決定,而非轉錄長度。在 LibriSpeech 測試集上詞錯誤率為 6.6%,領先其他擴散 ASR 模型。

來源MarkTechPost作者: Michal Sutter
Interfaze 釋出 diffusion-gemma-asr-small:基於 DiffusionGemma 並行去噪解碼器的開源擴散語音識別模型,支援六種語言
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展開要點與分析

文章情報

工程師進階

要點

  • 首個開源的多語言擴散 ASR 模型,基於 DiffusionGemma 的並行去噪解碼器。
  • 僅需一個約 42M 引數的介面卡即可處理六種語言(英語、德語、法語、西班牙語、印地語、普通話)。
  • 轉錄成本與去噪步數成比例,而非轉錄長度,利於批次處理。
  • 在 LibriSpeech test-clean 上達到 6.6% 的詞錯誤率,領先其他擴散模型但落後於自迴歸 Whisper。

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