摩尔线程开源首大规模AI语音模型MooER，支持中文和英文语音识别，预训练时间为38小时；Covost2测试集结果良好，BLEU评分接近工业级。团队开源推理代码和5000小时训练数据。
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的智能应用在日常生活中的普及。然而，机器语音识别（Machine Speech Recognition, MSR）作为其中的一种重要技术，却在很大程度上依赖于大量的标注数据进行训练。最近，一款新的开源项目MooER发布，其可以实现大规模、高质量的人工智能语音模型，并且具备中文和英文的支持。
MooER是基于开放源码语言RNN模型框架的大型语音识别模型。这款模型采用了神经网络架构，由16层的循环单元组成，能够对大量文本数据进行有效处理。MooER的最大特点是它能够在训练完成后，立即应用于实时语音识别任务中。
相比于市场上的一些主要的人工智能语音识别模型，如Google的通义千问和阿里云的通义千问，MooER在准确率上有显著的优势。经过我们的测试，MooER在多个测试集中，尤其是在Covost2测试集上的成绩都相当不错。这说明MooER对于大规模的、高质量的人工智能语音识别任务有着很好的适应性。
此外，MooER还支持中文和英文的语音识别。这意味着无论用户使用的是哪种语言，他们都可以轻松地与MooER进行交互。这对于那些需要提供多语言服务的应用来说是一个重要的优点。
为了保证MooER的质量，我们团队已经进行了大量的开发工作。我们对MooER进行了充分的预训练，使其能够快速而有效地学习到大量的人类语言数据。同时，我们也为MooER添加了强大的性能优化功能，使它可以更好地应对各种复杂的数据输入情况。
总的来说，MooER是一款非常值得关注的人工智能语音识别模型。它的大规模训练能力、高质量的语音识别精度以及全面的语言支持，使得它在当前的人工智能语音识别市场中具有很强的竞争优势。我们期待MooER在未来能够为更多的人们带来便利和智能化的生活体验。
