Meta悄然发布了一套全新的自动语音识别系统Omnilingual ASR，它支持超过1600种语言，其中数百种语言此前从未被任何ASR技术覆盖过。
巴基斯坦和利比里亚的语料收集工作现场照片
技术突破：从零样本到少样本学习
Omnilingual ASR的核心创新在于其零样本和少样本学习能力。传统的语音识别要支持一门新语言，你得准备几千小时的标注语料，组织一大批人做转录工作。Omnilingual ASR大幅降低门槛，给它几个音频片段和对应的文字，模型就能自动学习特定语言或口音的特征，无需完整的微调训练。
这意味着什么？那些只有几万人使用的小语种，那些濒危语言，甚至是某个地区特有的方言，都有机会拥有自己的语音识别系统。不需要大公司的资源，不需要专业团队，几个当地人录几段话就够了。甚至脑洞的看，用它来做宠物交流或许可行。
系统提供了三个模型系列：
- SSL模型（自监督学习）：用于特征提取
- CTC模型：传统ASR架构，速度最快
- LLM模型：基于大语言模型的架构，支持语言条件输入
7B-LLM-ASR系统在1600+语言上的性能表现，78%的语言字符错误率低于10
模型规格：从300M到7B参数
项目提供了从3亿到70亿参数的不同规模模型，每种架构都有对应的性能数据：
CTC模型系列（速度最快）：
- 300M模型：推理显存需求~2GB，速度比基准快96倍
- 7B模型：推理显存需求~15GB，速度比基准快16倍
LLM模型系列（精度最高）：
- 300M到7B模型的推理速度基本一致（约1倍基准速度）
- 最大的7B零样本模型需要约20GB显存
模型会在首次使用时自动下载，存储在~/.cache/fairseq2/assets/目录。
实际使用体验
安装过程简单直接：
pip install omnilingual-asr基本调用也很简洁：
from omnilingual_asr.models.inference.pipeline import ASRInferencePipeline
pipeline = ASRInferencePipeline(model_card="omniASR_LLM_7B")
transcriptions = pipeline.transcribe(audio_files, lang=["eng_Latn", "deu_Latn"], batch_size=2)语言代码采用{language_code}_{script}格式，比如eng_Latn代表拉丁文字的英语，cmn_Hans代表简体中文。
不过系统目前有个限制：只支持40秒以内的音频文件，团队表示很快会支持无限长度音频。
数据集和开放性
Meta同时在HuggingFace上发布了大规模多语言语音数据集，采用CC-BY-4.0许可证。整个项目使用Apache 2.0许可证开源，包括代码和预训练模型。
