美国初创公司Useful Sensors发布了一款名为Moonshine的开源语音识别模型，旨在提高音频数据处理效率。与OpenAI的Whisper相比，Moonshine在计算资源消耗上更经济，处理速度提升了五倍，尤其适用于资源受限的硬件和实时应用。其灵活的架构和根据音频长度动态调整处理时间的特性，使其在处理短音频片段时表现突出，并有效减少了处理开销。Moonshine提供Tiny和Base两个版本，参数量分别为2710万和6150万，均优于同类模型在资源利用率上的表现。
与 Whisper 将音频分为固定的30秒片段处理不同，Moonshine 根据实际音频长度调整处理时间。这使得它在处理较短音频片段时表现出色，减少了由于零填充而产生的处理开销。
Moonshine 有两个版本:小型的 Tiny 版本参数量为2710万，大型的 Base 版本则为6150万。而相比之下，OpenAI 的同类模型参数量更大，Whisper tiny.en 为3780万，base.en 为7260万。
测试结果显示，Moonshine 的 Tiny 模型在准确性上与 Whisper 相当，同时消耗的计算资源更少。在各种音频水平和背景噪声的情况下，Moonshine 的两个版本在词错误率（WER）上都低于 Whisper，显示出较强的性能。
研究团队指出，Moonshine 在处理极短音频片（少于一秒）时仍有提升空间。这些短音频在训练数据中占比较小，增加这类音频片段的训练可能会提升模型的表现。
此外，Moonshine 的离线能力开辟了新的应用场景，之前由于硬件限制而无法实现的应用现在变得可行。与需要较高功耗的 Whisper 不同，Moonshine 适合在智能手机和小型设备（如树莓派）上运行。Useful Sensors 正在利用 Moonshine 开发其英西翻译器 Torre。
Moonshine 的代码已经在 GitHub 上发布，用户需要注意，像 Whisper 这样的 AI 转录系统可能会出现错误。一些研究表明，Whisper 在生成内容时有1.4% 的概率会出现虚假信息，特别是对于有语言障碍的人群，错误率更高。
项目入口:https://github.com/usefulsensors/moonshine
划重点:
Moonshine 是一款开源语音识别模型，其处理速度比 OpenAI 的 Whisper 快五倍。
该模型能够根据音频长度调整处理时间，特别适合短音频片段。
Moonshine 支持离线运行，适合资源有限的硬件设备使用。
总而言之，Moonshine 凭借其高效的处理速度、灵活的架构和对资源的低需求，为语音识别技术带来了新的可能性，尤其是在资源受限的设备和实时应用场景下。其开源特性也方便了开发者进行改进和应用，值得关注和期待。