摩尔线程官宣开源音频理解大模型MooER，基于国产GPU训练推理

8月23日，摩尔线程官宣已于近日重磅开源了音频理解大模型—MooER（摩耳），该开源项目已在GitHub上公布。

摩尔线程指出，MooER是业界首个基于国产全功能GPU进行训练和推理的大型开源语音模型。依托摩尔线程夸娥（KUAE）智算平台，MooER大模型仅用38小时便完成了5000小时音频数据和伪标签的训练，这一成就得益于自研的创新算法和高效计算资源的结合。MooER不仅支持中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力。

摩尔线程官方消息指出，在多个语音识别领域的测试集中，MooER展现出领先或至少持平的优异表现。

摩尔线程将MooER与多个开源的音频理解大模型进行了对比，包括Paraformer、SenseVoice、Qwen-audio、Whisper-large-v3和SeamlessM4T-v2等。这些模型的训练规模从几万小时到上百万小时不等。

对比结果显示，摩尔线程的开源模型MooER-5K在六个中文测试集上的CER（字错误率）达到4.21%，在六个英文测试集的WER（词错误率）为17.98%，与其它开源模型相比，MooER-5K的效果更优或几乎持平。特别是在Covost2 zh2en中译英测试集上，MooER的BLEU分数达到了25.2，显著优于其他开源模型，取得了可与工业水平相媲美的效果。基于内部8万小时数据训练的MooER-80k模型，在上述中文测试集上的CER达到了3.50%，在英文测试集上的WER到达了12.66%。

摩尔线程成立于2020年10月，以全功能GPU为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。（校对/陈炳欣）