MooreThreads/MooER
MooER: Moore-threads Open Omni model for speech-to-speech intERaction. MooER-omni includes a series of end-to-end speech interaction models along with training and inference code, covering but not limited to end-to-end speech interaction, end-to-end speech translation and speech recognition.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#2 Repository Của Tháng
🗣️ MooER: Mô hình ngôn ngữ lớn xử lý giọng nói end-to-end từ Moore Threads
Mô hình LLM hỗ trợ nghe, nghĩ và nói — đầu tiên được huấn luyện và chạy hoàn toàn trên GPU nội địa.
MooER (Moore-threads Open Omni model for speech-to-speech intERaction) là dự án nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn xử lý giọng nói end-to-end do Moore Threads phát triển. Dự án bao gồm các mô hình tương tác giọng nói end-to-end, dịch thuật giọng nói và nhận dạng giọng nói, cùng với mã nguồn huấn luyện và suy diễn.
✨ Điểm nổi bật
- MooER-omni-v1: Hỗ trợ nghe, nghĩ và nói, tương tự GPT-4o với khả năng tương tác bằng giọng nói.
- MooER-S2ST-v1: Dịch thuật giọng nói thành giọng nói (speech-to-speech translation), hỗ trợ tiếng Mandarin.
- MooER-MTL-5K-1.5B: Mô hình dịch thuật giọng nói 1.5 tỷ tham số.
- MooER-MTL-80K: Mô hình huấn luyện với 80.000 giờ dữ liệu âm thanh.
- Hỗ trợ đa nền tảng mô hình: Có sẵn trên ModelScope và Hugging Face.
- Đã mở nguồn mã nguồn huấn luyện và suy diễn: Người dùng có thể tự huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình.
- Chạy trên GPU nội địa: Là dự án đầu tiên sử dụng hoàn toàn GPU Moore Threads S4000.
💡 Vì sao đáng chú ý
MooER khác biệt nhờ khả năng kết hợp xử lý giọng nói và lý luận ngôn ngữ lớn trong một kiến trúc end-to-end, giảm thiểu sự phụ thuộc vào các bước trung gian như nhận dạng rồi mới dịch. Đặc biệt, đây là dự án đầu tiên được xác nhận huấn luyện và suy diễn hoàn toàn trên nền tảng GPU nội địa của Trung Quốc — Moore Threads S4000 — mở ra tiềm năng phát triển AI âm thanh độc lập.
#SpeechRecognition #SpeechTranslation #LLM #OpenSource #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
LLaMA-Omni is a low-latency and high-quality end-to-end speech interaction model built upon Llama-3.1-8B-Instruct, aiming to achieve speech capabilities at the GPT-4o level.
Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。
WhisperX: Automatic Speech Recognition with Word-level Timestamps (& Diarization)