1秒转录1小时音频，英伟达重磅开源语音识别最强模型Parakeet！
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Nvidia又一次刷新了开源AI模型的天花板！
刚刚，Nvidia高调宣布开源其最新语音识别模型：ParakeetTDT0.6B，一上线就霸占了OpenASRLeaderboard榜单第一名的位置！
这款模型到底强在哪里？
居然能在1秒内完成60分钟音频的转录！
600M参数，不仅超高效，Nvidia还以CC-BY-4.0许可协议开源，意味着开发者可以完全免费将其用于商业用途。
Vaibhav(VB)Srivastav(@reach_vb)对模型发布做出评价：
Nvidia刚刚开源了ParakeetTDT0.6B，这是目前OpenASR榜单上表现最好的语音识别模型。它能在1秒钟内转录60分钟的音频，速度令人难以置信。模型拥有6亿参数，以商业许可（CC-BY-4.0）开放。祝贺Nvidia的杰出发布，直接击败了市面上主流的闭源巨头们！
Parakeet采用的是最新的FastConformer-TDT架构。
这种架构最显著的特征就是能对长达24分钟的音频片段进行高效处理，无需分割，直接单次处理完成。
此外，它集成了强大的TDT解码器，保证了高质量的标点符号预测、大小写精准以及准确的时间戳预测。
看看HuggingFace上的OpenASR排行榜表现：
平均词错误率（WER）仅为6.05%，在LibriSpeechclean测试集上甚至低至1.69%。
各大常用基准（AMI、GigaSpeech、TEDLIUM等）均表现优异。
而最关键的性能参数RTFx（实时性能倍数）更是惊人地达到3380（批处理大小128），说明其转录效率已经远远超越了现有的主流方案。
这次Nvidia开源Parakeet，引发了广泛关注，不少AI圈的网友纷纷发推询问、点评：
tj(@new_discord_tea)直接惊呆了：
一秒转录60分钟音频，你确定？我的RTX3090能跑吗？
而AIWave(@aiwaveco)则毫不掩饰自己的兴奋：
Nvidia这次玩得太大了，开放许可、性能屠榜，这种速度和易用性会改变整个行业。
甚至有人开始积极探索Parakeet在各平台的兼容性，MonoSilabo(@monosilabo)关注Mac平台：
我能在我的MacBookProM3上运行它吗？
很快，就有用户提供了方案。silv.eth(@mattsilv)表示一开始对MacOS不抱希望，但后续有用户发布了针对AppleSilicon芯片优化的移植版本：
而NithinRao(@nithinraok_)则提供了具体移植版本的信息：
有人已经把Parakeet移植到了mlx上，支持苹果芯片的Mac用户直接用pip安装就能用了。
传送门：huggingface.co/senstella/parakeet-tdt-0.6b-v2-mlx
HighJack(@jackadoresai)也推荐Mac用户尝试一下移植版：
Parakeet-mlx听说非常好用，苹果芯片用户可以试试，ASR也能变简单。
不过，有一点用户要注意，ParakeetTDT0.6B目前仅支持英文语音识别。
Leo(@LeoVasanko)指出了语言支持的局限：
Nvidia的模型非常快，但语言支持目前仍有限。Parakeet只支持英语，之前的Canary虽然号称支持四种语言，但在实际使用中对部分拉美口音的西班牙语表现并不好。
MikolajPiech(@mikolajpiech)也询问大家是否知道更小巧的多语言模型：
Parakeet虽然出色，但仅限英语，谁知道小巧好用的多语言ASR模型吗？
而针对一些专业用户关心的SRT字幕和多人对话分离转录的功能，AntA(@AntDX316)提出了疑问，目前官方还没有给出明确回复，看来还需要用户自行测试探索。
最后，Parakeet的具体安装和调用也相当简单：
Nvidia此次开源Parakeet，最大的意义在于推动整个语音识别领域的技术民主化。
DataInsta(@DataInsta_com)指出：
开源能极大地加速创新，就像transformer开源后彻底改变了NLP领域一样。
Oboe(@oboelabs)也对此表示赞同：
Parakeet是开源力量推动创新的绝佳例子，transformer开源后的繁荣就是最好的佐证。
随着更多高性能模型的开源，技术进步的门槛正在降低，未来的AI生态必然更加开放、丰富。
现在，所有人都可以免费、自由地使用最前沿的AI语音识别技术了——
Parakeet来了，你准备好了吗？
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模型主页：huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v2
OpenASRLeaderboard：huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
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