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Moonshine 是由 Useful Sensors 公司推出的一系列「语音到文本（speech-to-text, STT）转换模型」，旨在为资源受限设备提供快速而准确的「自动语音识别（ASR）服务」。Moonshine 的设计特别适合于需要即时响应的应用场景，如实时转录和语音命令识别。相比同类产品，如 OpenAI 的 Whisper，Moonshine 在处理速度上提高了五倍，并且在多个标准数据集上展示了更低的词错误率（WER）。
Moonshine 在多个维度上超越了现有的语音识别解决方案，特别是在处理速度和准确度方面。据官方报告，Moonshine 的处理速度「比 OpenAI 的 Whisper 快五倍」，并且在词错误率方面也表现得更好。这种显著的优势使得 Moonshine 成为资源受限环境下语音识别的理想选择。


更小体积的模型：
moonshine/base 模型参数大小为 61 MB。moonshine/tiny 模型仅需 27 MB RAM。适用于内存非常有限的设备。


更快的处理速度
Moonshine 的处理速度比 Whisper 快 1.7 倍。对于 10 秒的短音频片段，处理速度可达 Whisper 的五倍。高效处理能力和低资源需求确保实时或接近实时的语音转文字功能。


优点说完了，说说缺点，目前只支持英文，期待后期更多语种的支持。有类似英语转换需求的可以体验下，速度确实快，准确率也高。


使用教程：(CPU可运行，建议独立显卡N卡使用，速度更快)
上传一段需要识别的音频，选择模型，点转写即可

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