以色列人工智能初创公司aiOla发布了新的开源语音识别模型Whisper-Medusa，该模型在OpenAI的Whisper基础上进行了改进，速度提升了50%，并且在Hugging Face上以麻省理工学院许可证开源，允许研究和商业用途。Downcodes小编将为您详细解读这款令人瞩目的新模型。
以色列人工智能初创公司 aiOla 近日搞了个大动作，宣布推出一款新的开源语音识别模型 Whisper-Medusa。
这模型可不简单，它比 OpenAI 大名鼎鼎的 Whisper 速度快了足足50%!它是在 Whisper 的基础上搭建的，但采用了一种新奇的“多头注意力”架构，一次能预测的代币数量远超 OpenAI 的产品。而且，代码和权重已经在 Hugging Face 上用麻省理工学院的许可发布啦，允许研究和商业使用。
aiOla 的研究副总裁 Gill Hetz 说了，开源能鼓励社区创新合作，让速度更快、更完善。这工作能给复合人工智能系统开路，让系统几乎实时理解和回答用户问题。
在这个基础模型能出各种内容的时代，高级语音识别还是很重要的。像 Whisper 能处理不同语言和口音的复杂语音，每月下载超500万次，给好多应用提供支持，成了语音识别的黄金标准。
那 aiOla 的 Whisper-Medusa 有啥特别的?
该公司改了 Whisper 的架构，加了多头注意力机制，每次能预测10个token，速度提高50%，还不影响准确性。训练这个模型用了弱监督的机器学习方法，以后还会有更厉害的版本。更重要的是，由于 Whisper-Medusa 的骨干网建立在 Whisper 之上，因此速度的提高不会以牺牲性能为代价。
在训练 Whisper-Medusa 时，aiOla 采用了一种称为弱监督的机器学习方法。作为其中的一部分，它冻结了 Whisper 的主要组件，并使用模型生成的音频转录作为标签来训练额外的token预测模块。
当被问及是否有任何公司可以提前获得Whisper-Medusa时，Hetz 说他们在真实企业数据用例上测试过，能在实际场景准确运行，以后能让语音应用反应更快。最终，他相信识别和转录速度的提高将使语音应用程序的周转时间更快，并为提供实时响应铺平道路。
划重点:
?速度快50%:aiOla 的 Whisper-Medusa 比 OpenAI 的 Whisper 语音识别速度大幅提升。
?不损准确性:速度提升的同时保持了与原模型相同的准确性。
应用前景广:有望在语音应用中加快响应，提升效率，降低成本。
总而言之，aiOla的Whisper-Medusa模型凭借其速度优势和开源属性，有望在语音识别领域掀起新的浪潮，为各种语音应用带来显著的性能提升。Downcodes小编将持续关注该模型的后续发展和社区贡献。