返回
原文
Hugging Face：Blog（RSS）
精选
75AI 编辑部评分，满分 100

Nemotron 3.5 ASR：为你的语言、领域或口音进行微调

2026-06-04 20:59· 73天前
AI 导读

Nemotron 3.5 ASR 是一个 600M 参数的多语言流式语音识别模型，单个检查点覆盖 40 种语言-地区（含英、西、德、法、意、日、韩、中、阿拉伯等）。采用 Cache-Aware FastConformer 编码器与 RNNT 解码器，缓存内部状态避免重复计算，实现低延迟流式转录且不损失精度。模型原生输出带标点和大写的生产级文本，无需后处理。支持指定语言（target_lang=es-ES）或自动语言检测（target_lang=auto）。通过注意力上下文大小（att_context_size）可在推理时直接调节延迟-准确率权衡，范围从 80ms 到 1.12s，无需重新训练。模型以 NeMo 检查点形式发布，可用于微调以适配特定语言、领域或口音。

推荐理由

一个模型搞定40种语言的实时语音转文字，NVIDIA还给了完整微调代码和实测数据，做语音Agent和字幕的可以照着抄作业。

正文 · AI 翻译

介绍 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 流式多语言模型：这是一个 6 亿参数的语音转文本模型，能够从单个检查点实时转录 40 种语言区域，并内置标点符号和大小写功能。它是此前广受欢迎的 Nemotron 3 ASR 模型（仅支持英语）的升级版，该模型于今年早些时候在 Hugging Face 上发布，并作为 NIM 提供。自发布以来，Nemotron 3 ASR 已在 Artificial Analysis 的独立基准测试中得到验证，在所有流式 ASR 模型中延迟排名第二——语音结束后仅需 0.07 秒即可输出最终转录文本——并且在 AA-WER 流式索引与最终转录时间排行榜中位于“最具吸引力象限”，在准确性与延迟的综合权衡中跻身最佳模型之列。该模型采用 Cache-Aware FastConformer-RNNT 架构，能够流式处理音频，无需进行导致大多数流式 ASR 变慢的冗余重复计算——因此您既能获得低延迟，又能保持高准确率，而非顾此失彼。Nemotron 3.5 ASR 以开放权重形式在 Hugging Face 上发布——您可以检查、微调并部署它，无需依赖 API 或按次计费。除非您主动选择，否则您的数据不会离开您的基础设施。而且由于它是一个强大的基础模型，您可以针对自己的语言、领域或口音进行微调。本文后半部分将详细介绍具体操作方法。

当今多语言语音识别面临的问题

如果您曾经构建过需要转录语音的产品，您很可能遇到过以下障碍之一：

  • 多语言成本。您希望支持多种语言，于是拼凑了 40 个不同的模型——或者 40 个不同的供应商 API——每个都有自己独特的特性、延迟模式和计费方式。您的基础设施变成了一座由各种一次性集成组成的博物馆。
  • 流式与准确率的权衡。实时字幕需要低延迟，但大多数“流式”ASR 系统通过反复重新处理重叠的音频窗口来伪造低延迟。这会消耗大量算力并增加延迟。降低延迟后，准确率就会急剧下降。
  • 后处理流水线。原始 ASR 输出通常是一段没有标点、全小写的文本墙。你需要额外加装一个模型来处理标点和大小写，这又增加了一个活动部件。
  • “已知语言”假设。许多系统要求你事先告知它们语言是什么。但如果是客服热线，通话者会在句子中间在英语和西班牙语之间切换，那该怎么办？

Nemotron 3.5 ASR 的设计目标就是将上述四个问题全部整合到一个模型中。

它能做什么

一个模型，40 种语言-地区组合。单个 6 亿参数检查点即可转录英语（美国/英国）、西班牙语（美国/西班牙）、德语、法语（法国/加拿大）、意大利语、阿拉伯语、日语、韩语、葡萄牙语（巴西/葡萄牙）、俄语、印地语、土耳其语、越南语、荷兰语、乌克兰语、波兰语、芬兰语、普通话、捷克语、保加利亚语、斯洛伐克语、瑞典语、克罗地亚语、罗马尼亚语、爱沙尼亚语、丹麦语、匈牙利语、挪威博克马尔语、挪威尼诺斯克语、希伯来语、希腊语、立陶宛语、拉脱维亚语、马耳他语、斯洛文尼亚语和泰语。无需按语言分别部署，也无需切换模型。

实时流式处理，恰到好处。该模型基于缓存感知型 FastConformer 编码器构建。传统的“缓冲式”流式处理在每一步都会重新处理重叠的音频片段，重复执行相同的工作。而该模型则缓存编码器的内部状态并重复利用——每个音频帧仅处理一次，没有重叠。结果是计算量和端到端延迟显著降低，且精度不受影响。

原生支持标点和大小写。输出是可直接用于生产的文本——正确的大小写、逗号、句号、问号——全部直接来自模型。无需单独的标点恢复步骤。

语言设定，任你选择。你可以通过两种方式运行：

  • 当你已知输入语言时，告诉模型（target_lang=en-US）——这通常能获得最佳精度。
  • 当你不知道输入语言时，让模型自行检测（target_lang=auto）——模型会检测语言并据此进行转录。

工作原理（两分钟速览版）

该模型主要由两部分组成：

  1. 一种缓存感知型 FastConformer 编码器（24 层）。FastConformer 是 Conformer 架构的高效演进版本，采用了线性可扩展的注意力机制。其中的“缓存感知”部分正是流式处理的精髓所在：编码器会缓存来自先前帧的自注意力和卷积激活值，因此当新的音频数据到达时，它只计算真正新增的部分，无需重复计算任何内容。

  2. 一个 RNNT（循环神经网络转录器）解码器。RNNT 是流式语音识别的主力解码器——它能够随着音频流逐帧地输出文本，这正是实时转录场景所需要的。

在此基础上，该模型还增加了基于提示词的语言 ID 条件控制：一个语言信号与音频一同输入，使得同一套权重能够针对目标语言进行专业化输出；或者在自动模式下，让模型自行推断语言。

该模型在涵盖所有支持语言的庞大数据集上进行了训练，使用了公开数据和专有数据的混合，并经过归一化处理，输出为带有标点且大小写规范的文本。

一个值得了解的参数：att_context_size

流式语音识别本质上是在“多快输出文本”与“模型在做出判断前能‘预看’多少未来音频”之间进行权衡。Nemotron ASR 通过注意力上下文大小直接暴露了这一权衡：

注意力上下文 分块大小（延迟） 使用场景
[56, 0] 80 毫秒（超低） 超低延迟语音智能体
[56, 1] 160 毫秒（低） 交互式语音智能体、对话式 AI
[56, 3] 320 毫秒（均衡） 对话式 AI、实时字幕
[56, 6] 560 毫秒（中等） 高精度，延迟合理
[56, 13] 1.12 秒（高） 最高精度，延迟较高

同一个检查点即可覆盖整个范围——你可以在推理时选择运行点，无需重新训练。

几分钟内即可尝试

该模型以 NeMo 检查点的形式提供。克隆 NeMo 分支，并将流式推理脚本指向你的音频：

git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo.git

使用已知语言进行转录：

python ${NEMO_ROOT}/examples/asr/asr_cache_aware_streaming/speech_to_text_cache_aware_streaming_infer.py \
    model_path=${MODEL_PATH} \
    dataset_manifest=${MANIFEST_PATH} \
    output_path=${OUTPUT_FOLDER} \
    target_lang=es-ES \
    att_context_size="[56,3]" \
    strip_lang_tags=true

或者让模型自行检测语言：

python ${NEMO_ROOT}/examples/asr/asr_cache_aware_streaming/speech_to_text_cache_aware_streaming_infer.py \
    model_path=${MODEL_PATH} \
    dataset_manifest=${MANIFEST_PATH} \
    output_path=${OUTPUT_FOLDER} \
    target_lang=auto \
    att_context_size="[56,3]" \
    strip_lang_tags=true

音频应为单声道 .wav 格式。清单文件是标准的 NeMo JSON-lines 格式：

{"audio_filepath": "/path/to/clip.wav", "duration": 4.27, "text": "reference transcript"}

模型会在每个完整句子结束时自动预测 language_tag，例如“This is a test sample. ”。设置“strip_lang_tags=True”可移除语言标签，以提高可读性。

深度解析：针对你的语言微调 Nemotron ASR

Nemotron 3.5 ASR 开箱即用表现强劲——但它在训练时使用的混合数据集中，某些语言的数据量远多于其他语言。长尾语种仍有提升空间，而只需几小时的领域内音频数据，配合正确的配方，就能显著缩小这一差距。

为了具体说明这一点，我们进行了一个实例演示：以基础模型为起点，针对两种中等资源欧洲语言——希腊语和保加利亚语——进行精调，然后在保留的测试数据上进行诚实评估。以下结果来自该次运行。本节为高层概述，代码示例位于配套的 GitHub 仓库中。当我们发布涵盖整个流程的智能体 SKILL.md 文件时，本博客将相应更新。

为什么要微调？

以下几种情况值得投入：

  • 精调长尾语种。预训练数据较少的语言，提升空间最大。
  • 领域专长或专业词汇。基础模型很少遇到的医学、法律、金融或技术词汇。
  • 口音、方言和声学环境。电话语音、远场、车载或特定说话人群。
  • 新语言。为尚未覆盖的语种进行引导式训练。

微调能力预览

🎥 视频演示：在 YouTube 上观看

本演示展示了多语言流式推理、延迟/准确率权衡、部署选项以及下文所述的微调工作流程。

配方概览

整个工作流程分为五步：

  1. 将训练器指向目标语言的 tar 格式语音数据——无需逐个文件解包，由 NeMo/Lhotse 高效流式处理。
  2. 使用相同的 Cache-Aware FastConformer-RNNT 配方，基于基础检查点（init_from_nemo_model）进行微调，并依据每个音频片段的语言标签进行条件化处理。
  3. 在模型从未见过的保留测试集上进行评估——使用你将部署的相同低延迟流式设置（例如 att_context_size=[56,0]，80ms 数据块；0ms 前瞻）。
  4. 在模型表现薄弱的语言上增加更多数据并重新训练。
  5. 导出并部署微调后的检查点。

第一步——数据

我们从公开的多语言语料库（Granary、Common Voice、FLEURS）中，为两种语言（希腊语和保加利亚语）整理了一个均衡的、约 2000 小时的混合数据集，并以 tar 格式的 NeMo/Lhotse 分片形式保存。其中两个最重要的细节如下：

  • 每个音频片段都带有 target_lang 标签——这是驱动模型基于提示词的语言条件控制的关键，因此正确设置该标签（并使用模型能够识别的值）至关重要。
  • 匹配基础模型的文本风格——即带有标点、大小写规范的转录文本，因为这是模型输出的格式。

保留的 FLEURS 测试集划分（未参与训练）为我们提供了每个语言真实、贴近实际场景的基准测试。

步骤 2——训练

对流式 RNNT 模型进行直接的全量微调，由固定的步骤预算驱动（这是使用流式/可迭代数据进行调度的正确方式）。该过程在单张 GPU 上即可快速完成一次训练，并且能轻松扩展到多 GPU 以进行更充分的运行。对于像这样的小型数据集，一个训练周期只需几分钟，而非几小时。

步骤 3——评估

我们在保留的 FLEURS 测试集上测量了词错误率，采用流式模式，分块大小为 80 毫秒——这是最严苛的条件，不允许“窥视”未来的音频。与基础模型相比，改进幅度很大，尤其是对于初始表现最弱的语言：

语言 基础模型 微调后 词错误率相对改进
🇬🇷 希腊语 35 24 32%
🇧🇬 保加利亚语 22 15 31%

在保留的 FLEURS 测试集上的原始词错误率（%），最低延迟流式模式。基础模型和微调模型采用相同的评估方式。

在基础模型中错误率较高的语言，经过短暂的微调后变得真正可用——保加利亚语的错误率降低了一半以上。

步骤 4——在有效之处扩展数据

为了测试更多数据能带来多大提升，我们随后混入了约 2000 小时的议会演讲数据（MOSEL/VoxPopuli，属于 Granary 数据集的一部分），将训练集从约 290 小时扩展到约 2300 小时。即使在该更长训练过程的中途，最弱的语言也得到了进一步改善（例如保加利亚语的错误率降至接近 28%），这证实了一个显而易见的杠杆：更多的语言内数据持续带来帮助——尽管不同语言和领域的收益并不均衡，因此需要测量而非假设。

步骤 5——部署

微调后的模型与基础模型采用相同架构，因此可直接接入同一服务路径，在推理时通过 `att_context_size` 参数选择延迟/精度平衡点，操作方式与第一部分完全一致。

我们的收获

  • 微调对资源匮乏语言具有变革性意义——基础模型表现最弱的语言，提升效果最为显著。
  • 应在部署延迟条件下，使用留出数据集进行评估。训练集分数具有欺骗性；采用零前瞻的独立测试集才能反映真实情况。
  • 确保语言标签正确。提示词条件化功能强大，但对语言标签不匹配的情况毫不宽容。
  • 保护其他语言。在多语言模型中进行专项优化时，需混入该模型其他语言的数据切片（"回放"）并重新验证，从而在强化目标语言的同时不削弱其余语言能力。
  • 更多数据的效果并不均衡。增加训练时长确实能提升大多数语言的表现；但有一种语言出现了平台期——这提醒我们，领域匹配度与数据量同等重要。

📦 完整操作指南——包括数据预处理脚本、训练配置、具体命令及完整基准测试数据——均收录于配套 GitHub 仓库。本节为概述，仓库才是构建指南。

面向生产部署，敬请关注本月晚些时候发布的 NIM 版本，该版本将提供 gRPC 流式传输，并支持 NVIDIA Ampere、Hopper、Blackwell、Lovelace、Turing、Volta 及 Jetson 架构。

可用其构建的应用

该模型可解锁的部分应用场景：

  • 亚秒级语音智能体——ASR→LLM→TTS 循环中，语音转文字环节不再成为瓶颈。请参考我们的语音智能体示例。
  • 实时多语言会议字幕——单一数据流，参与者使用不同语言，实时生成字幕。
  • 全球规模的呼叫中心分析——仅需一个 ASR 后端，无需为每种语言分别采购供应商。
  • 直播与活动的实时字幕+翻译功能。
  • 在 Jetson 设备上实现本地转录，适用于隐私敏感或无网络环境。

准备好使用单一流式 ASR 模型构建多语言语音应用了吗？

🤗 试用 Nemotron 3.5 ASR：nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b

🧠 使用 NVIDIA NeMo 运行与微调：Nemo Framework

📚 探索训练示例：微调笔记本

无论你是在构建语音智能体、多语言字幕系统、联络中心分析工具，还是端侧语音应用，Nemotron 3.5 ASR 都能提供一个单一的多语言模型，可根据你的使用场景进行部署、定制和微调。

Nemotron 3.5 ASR 可通过以下合作伙伴生态系统获取：

  • 云服务提供商：Microsoft Foundry
  • 推理服务提供商：Baseten、DeepInfra、Eigen AI、fal（ASR）、ModelScope
  • AI 云与服务：Together AI

我们期待看到你的成果。欢迎在模型讨论页面分享你的基准测试结果、微调成果以及语言适配情况：

许可证：OpenMDW-1.1

运行时：NeMo 26.06 及以上版本

教程/实践语音

来源：Hugging Face：Blog（RSS） · huggingface.co

导出 Markdown
返回
精选AI 评分 75/100打开原文
导出 Markdown

Nemotron 3.5 ASR：为你的语言、领域或口音进行微调

Hugging Face：Blog（RSS）·2026-06-04 20:59·73天前
AI 导读

Nemotron 3.5 ASR 是一个 600M 参数的多语言流式语音识别模型，单个检查点覆盖 40 种语言-地区（含英、西、德、法、意、日、韩、中、阿拉伯等）。采用 Cache-Aware FastConformer 编码器与 RNNT 解码器，缓存内部状态避免重复计算，实现低延迟流式转录且不损失精度。模型原生输出带标点和大写的生产级文本，无需后处理。支持指定语言（target_lang=es-ES）或自动语言检测（target_lang=auto）。通过注意力上下文大小（att_context_size）可在推理时直接调节延迟-准确率权衡，范围从 80ms 到 1.12s，无需重新训练。模型以 NeMo 检查点形式发布，可用于微调以适配特定语言、领域或口音。

正文 · AI 翻译

介绍 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 流式多语言模型：这是一个 6 亿参数的语音转文本模型，能够从单个检查点实时转录 40 种语言区域，并内置标点符号和大小写功能。它是此前广受欢迎的 Nemotron 3 ASR 模型（仅支持英语）的升级版，该模型于今年早些时候在 Hugging Face 上发布，并作为 NIM 提供。自发布以来，Nemotron 3 ASR 已在 Artificial Analysis 的独立基准测试中得到验证，在所有流式 ASR 模型中延迟排名第二——语音结束后仅需 0.07 秒即可输出最终转录文本——并且在 AA-WER 流式索引与最终转录时间排行榜中位于“最具吸引力象限”，在准确性与延迟的综合权衡中跻身最佳模型之列。该模型采用 Cache-Aware FastConformer-RNNT 架构，能够流式处理音频，无需进行导致大多数流式 ASR 变慢的冗余重复计算——因此您既能获得低延迟，又能保持高准确率，而非顾此失彼。Nemotron 3.5 ASR 以开放权重形式在 Hugging Face 上发布——您可以检查、微调并部署它，无需依赖 API 或按次计费。除非您主动选择，否则您的数据不会离开您的基础设施。而且由于它是一个强大的基础模型，您可以针对自己的语言、领域或口音进行微调。本文后半部分将详细介绍具体操作方法。

当今多语言语音识别面临的问题

如果您曾经构建过需要转录语音的产品，您很可能遇到过以下障碍之一：

  • 多语言成本。您希望支持多种语言，于是拼凑了 40 个不同的模型——或者 40 个不同的供应商 API——每个都有自己独特的特性、延迟模式和计费方式。您的基础设施变成了一座由各种一次性集成组成的博物馆。
  • 流式与准确率的权衡。实时字幕需要低延迟，但大多数“流式”ASR 系统通过反复重新处理重叠的音频窗口来伪造低延迟。这会消耗大量算力并增加延迟。降低延迟后，准确率就会急剧下降。
  • 后处理流水线。原始 ASR 输出通常是一段没有标点、全小写的文本墙。你需要额外加装一个模型来处理标点和大小写，这又增加了一个活动部件。
  • “已知语言”假设。许多系统要求你事先告知它们语言是什么。但如果是客服热线，通话者会在句子中间在英语和西班牙语之间切换，那该怎么办？

Nemotron 3.5 ASR 的设计目标就是将上述四个问题全部整合到一个模型中。

它能做什么

一个模型，40 种语言-地区组合。单个 6 亿参数检查点即可转录英语（美国/英国）、西班牙语（美国/西班牙）、德语、法语（法国/加拿大）、意大利语、阿拉伯语、日语、韩语、葡萄牙语（巴西/葡萄牙）、俄语、印地语、土耳其语、越南语、荷兰语、乌克兰语、波兰语、芬兰语、普通话、捷克语、保加利亚语、斯洛伐克语、瑞典语、克罗地亚语、罗马尼亚语、爱沙尼亚语、丹麦语、匈牙利语、挪威博克马尔语、挪威尼诺斯克语、希伯来语、希腊语、立陶宛语、拉脱维亚语、马耳他语、斯洛文尼亚语和泰语。无需按语言分别部署，也无需切换模型。

实时流式处理，恰到好处。该模型基于缓存感知型 FastConformer 编码器构建。传统的“缓冲式”流式处理在每一步都会重新处理重叠的音频片段，重复执行相同的工作。而该模型则缓存编码器的内部状态并重复利用——每个音频帧仅处理一次，没有重叠。结果是计算量和端到端延迟显著降低，且精度不受影响。

原生支持标点和大小写。输出是可直接用于生产的文本——正确的大小写、逗号、句号、问号——全部直接来自模型。无需单独的标点恢复步骤。

语言设定，任你选择。你可以通过两种方式运行：

  • 当你已知输入语言时，告诉模型（target_lang=en-US）——这通常能获得最佳精度。
  • 当你不知道输入语言时，让模型自行检测（target_lang=auto）——模型会检测语言并据此进行转录。

工作原理（两分钟速览版）

该模型主要由两部分组成：

  1. 一种缓存感知型 FastConformer 编码器（24 层）。FastConformer 是 Conformer 架构的高效演进版本，采用了线性可扩展的注意力机制。其中的“缓存感知”部分正是流式处理的精髓所在：编码器会缓存来自先前帧的自注意力和卷积激活值，因此当新的音频数据到达时，它只计算真正新增的部分，无需重复计算任何内容。

  2. 一个 RNNT（循环神经网络转录器）解码器。RNNT 是流式语音识别的主力解码器——它能够随着音频流逐帧地输出文本，这正是实时转录场景所需要的。

在此基础上，该模型还增加了基于提示词的语言 ID 条件控制：一个语言信号与音频一同输入，使得同一套权重能够针对目标语言进行专业化输出；或者在自动模式下，让模型自行推断语言。

该模型在涵盖所有支持语言的庞大数据集上进行了训练，使用了公开数据和专有数据的混合，并经过归一化处理，输出为带有标点且大小写规范的文本。

一个值得了解的参数：att_context_size

流式语音识别本质上是在“多快输出文本”与“模型在做出判断前能‘预看’多少未来音频”之间进行权衡。Nemotron ASR 通过注意力上下文大小直接暴露了这一权衡：

注意力上下文 分块大小（延迟） 使用场景
[56, 0] 80 毫秒（超低） 超低延迟语音智能体
[56, 1] 160 毫秒（低） 交互式语音智能体、对话式 AI
[56, 3] 320 毫秒（均衡） 对话式 AI、实时字幕
[56, 6] 560 毫秒（中等） 高精度，延迟合理
[56, 13] 1.12 秒（高） 最高精度，延迟较高

同一个检查点即可覆盖整个范围——你可以在推理时选择运行点，无需重新训练。

几分钟内即可尝试

该模型以 NeMo 检查点的形式提供。克隆 NeMo 分支，并将流式推理脚本指向你的音频：

git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo.git

使用已知语言进行转录：

python ${NEMO_ROOT}/examples/asr/asr_cache_aware_streaming/speech_to_text_cache_aware_streaming_infer.py \
    model_path=${MODEL_PATH} \
    dataset_manifest=${MANIFEST_PATH} \
    output_path=${OUTPUT_FOLDER} \
    target_lang=es-ES \
    att_context_size="[56,3]" \
    strip_lang_tags=true

或者让模型自行检测语言：

python ${NEMO_ROOT}/examples/asr/asr_cache_aware_streaming/speech_to_text_cache_aware_streaming_infer.py \
    model_path=${MODEL_PATH} \
    dataset_manifest=${MANIFEST_PATH} \
    output_path=${OUTPUT_FOLDER} \
    target_lang=auto \
    att_context_size="[56,3]" \
    strip_lang_tags=true

音频应为单声道 .wav 格式。清单文件是标准的 NeMo JSON-lines 格式：

{"audio_filepath": "/path/to/clip.wav", "duration": 4.27, "text": "reference transcript"}

模型会在每个完整句子结束时自动预测 language_tag，例如“This is a test sample. ”。设置“strip_lang_tags=True”可移除语言标签，以提高可读性。

深度解析：针对你的语言微调 Nemotron ASR

Nemotron 3.5 ASR 开箱即用表现强劲——但它在训练时使用的混合数据集中，某些语言的数据量远多于其他语言。长尾语种仍有提升空间，而只需几小时的领域内音频数据，配合正确的配方，就能显著缩小这一差距。

为了具体说明这一点，我们进行了一个实例演示：以基础模型为起点，针对两种中等资源欧洲语言——希腊语和保加利亚语——进行精调，然后在保留的测试数据上进行诚实评估。以下结果来自该次运行。本节为高层概述，代码示例位于配套的 GitHub 仓库中。当我们发布涵盖整个流程的智能体 SKILL.md 文件时，本博客将相应更新。

为什么要微调？

以下几种情况值得投入：

  • 精调长尾语种。预训练数据较少的语言，提升空间最大。
  • 领域专长或专业词汇。基础模型很少遇到的医学、法律、金融或技术词汇。
  • 口音、方言和声学环境。电话语音、远场、车载或特定说话人群。
  • 新语言。为尚未覆盖的语种进行引导式训练。

微调能力预览

🎥 视频演示：在 YouTube 上观看

本演示展示了多语言流式推理、延迟/准确率权衡、部署选项以及下文所述的微调工作流程。

配方概览

整个工作流程分为五步：

  1. 将训练器指向目标语言的 tar 格式语音数据——无需逐个文件解包，由 NeMo/Lhotse 高效流式处理。
  2. 使用相同的 Cache-Aware FastConformer-RNNT 配方，基于基础检查点（init_from_nemo_model）进行微调，并依据每个音频片段的语言标签进行条件化处理。
  3. 在模型从未见过的保留测试集上进行评估——使用你将部署的相同低延迟流式设置（例如 att_context_size=[56,0]，80ms 数据块；0ms 前瞻）。
  4. 在模型表现薄弱的语言上增加更多数据并重新训练。
  5. 导出并部署微调后的检查点。

第一步——数据

我们从公开的多语言语料库（Granary、Common Voice、FLEURS）中，为两种语言（希腊语和保加利亚语）整理了一个均衡的、约 2000 小时的混合数据集，并以 tar 格式的 NeMo/Lhotse 分片形式保存。其中两个最重要的细节如下：

  • 每个音频片段都带有 target_lang 标签——这是驱动模型基于提示词的语言条件控制的关键，因此正确设置该标签（并使用模型能够识别的值）至关重要。
  • 匹配基础模型的文本风格——即带有标点、大小写规范的转录文本，因为这是模型输出的格式。

保留的 FLEURS 测试集划分（未参与训练）为我们提供了每个语言真实、贴近实际场景的基准测试。

步骤 2——训练

对流式 RNNT 模型进行直接的全量微调，由固定的步骤预算驱动（这是使用流式/可迭代数据进行调度的正确方式）。该过程在单张 GPU 上即可快速完成一次训练，并且能轻松扩展到多 GPU 以进行更充分的运行。对于像这样的小型数据集，一个训练周期只需几分钟，而非几小时。

步骤 3——评估

我们在保留的 FLEURS 测试集上测量了词错误率，采用流式模式，分块大小为 80 毫秒——这是最严苛的条件，不允许“窥视”未来的音频。与基础模型相比，改进幅度很大，尤其是对于初始表现最弱的语言：

语言 基础模型 微调后 词错误率相对改进
🇬🇷 希腊语 35 24 32%
🇧🇬 保加利亚语 22 15 31%

在保留的 FLEURS 测试集上的原始词错误率（%），最低延迟流式模式。基础模型和微调模型采用相同的评估方式。

在基础模型中错误率较高的语言，经过短暂的微调后变得真正可用——保加利亚语的错误率降低了一半以上。

步骤 4——在有效之处扩展数据

为了测试更多数据能带来多大提升，我们随后混入了约 2000 小时的议会演讲数据（MOSEL/VoxPopuli，属于 Granary 数据集的一部分），将训练集从约 290 小时扩展到约 2300 小时。即使在该更长训练过程的中途，最弱的语言也得到了进一步改善（例如保加利亚语的错误率降至接近 28%），这证实了一个显而易见的杠杆：更多的语言内数据持续带来帮助——尽管不同语言和领域的收益并不均衡，因此需要测量而非假设。

步骤 5——部署

微调后的模型与基础模型采用相同架构，因此可直接接入同一服务路径，在推理时通过 `att_context_size` 参数选择延迟/精度平衡点，操作方式与第一部分完全一致。

我们的收获

  • 微调对资源匮乏语言具有变革性意义——基础模型表现最弱的语言，提升效果最为显著。
  • 应在部署延迟条件下，使用留出数据集进行评估。训练集分数具有欺骗性；采用零前瞻的独立测试集才能反映真实情况。
  • 确保语言标签正确。提示词条件化功能强大，但对语言标签不匹配的情况毫不宽容。
  • 保护其他语言。在多语言模型中进行专项优化时，需混入该模型其他语言的数据切片（"回放"）并重新验证，从而在强化目标语言的同时不削弱其余语言能力。
  • 更多数据的效果并不均衡。增加训练时长确实能提升大多数语言的表现；但有一种语言出现了平台期——这提醒我们，领域匹配度与数据量同等重要。

📦 完整操作指南——包括数据预处理脚本、训练配置、具体命令及完整基准测试数据——均收录于配套 GitHub 仓库。本节为概述，仓库才是构建指南。

面向生产部署，敬请关注本月晚些时候发布的 NIM 版本，该版本将提供 gRPC 流式传输，并支持 NVIDIA Ampere、Hopper、Blackwell、Lovelace、Turing、Volta 及 Jetson 架构。

可用其构建的应用

该模型可解锁的部分应用场景：

  • 亚秒级语音智能体——ASR→LLM→TTS 循环中，语音转文字环节不再成为瓶颈。请参考我们的语音智能体示例。
  • 实时多语言会议字幕——单一数据流，参与者使用不同语言，实时生成字幕。
  • 全球规模的呼叫中心分析——仅需一个 ASR 后端，无需为每种语言分别采购供应商。
  • 直播与活动的实时字幕+翻译功能。
  • 在 Jetson 设备上实现本地转录，适用于隐私敏感或无网络环境。

准备好使用单一流式 ASR 模型构建多语言语音应用了吗？

🤗 试用 Nemotron 3.5 ASR：nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b

🧠 使用 NVIDIA NeMo 运行与微调：Nemo Framework

📚 探索训练示例：微调笔记本

无论你是在构建语音智能体、多语言字幕系统、联络中心分析工具，还是端侧语音应用，Nemotron 3.5 ASR 都能提供一个单一的多语言模型，可根据你的使用场景进行部署、定制和微调。

Nemotron 3.5 ASR 可通过以下合作伙伴生态系统获取：

  • 云服务提供商：Microsoft Foundry
  • 推理服务提供商：Baseten、DeepInfra、Eigen AI、fal（ASR）、ModelScope
  • AI 云与服务：Together AI

我们期待看到你的成果。欢迎在模型讨论页面分享你的基准测试结果、微调成果以及语言适配情况：

许可证：OpenMDW-1.1

运行时：NeMo 26.06 及以上版本

来源：Hugging Face：Blog（RSS）· huggingface.co