英伟达NeMo：提升ASR效能击败Whisper！
英伟达最新发布的NeMo模型家族在自动语音识别（ASR）领域掀起了一场革命。它不仅在性能上碾压OpenAI的Whisper模型，更在速度和成本效益方面实现了惊人的突破。
来看看它到底有多厉害。
性能碾压：登顶开放ASR排行榜
NeMo模型家族以一系列CTC、RNN-T、TDT和AED模型强势登顶了开放ASR排行榜。
这意味着什么？
简单来说，NeMo在语音识别的准确性和效率上都达到了新的高度。
你可以在Hugging Face的开放ASR排行榜 [1]上亲自查看这些惊人的成绩。
速度与效率的双重突破
但NeMo真正令人震惊的是它在速度和效率上的突破：
• 速度提升10倍
• 成本效益提高4.5倍
这不仅仅是简单的性能提升，而是彻底改变了ASR技术的游戏规则。
那么，NeMo是如何实现这些惊人突破的呢？
技术解密：NeMo的秘密武器
自动将权重转换为bfloat16格式：这种精度降低能显著提升计算速度，同时保持模型性能。 使用带条件节点的CUDA Graphs：这项技术能更高效地管理GPU计算资源。 优化批处理而非顺序推理：通过批量处理数据，NeMo能更充分地利用GPU的并行计算能力。 创新的标签循环算法：这种新算法能更高效地处理语音识别中的标签序列。
这些技术的组合使NeMo在速度和效率上实现了质的飞跃。
TDT和Canary的潜力
英伟达并没有就此止步。
他们正在积极开发TDT（Transformer Decoder Transducer）和Canary等新技术。这些技术有望进一步推动ASR领域的发展，为未来的语音识别应用带来更多可能性。
相关链接
[1] Hugging Face的开放ASR排行榜: https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
[2] 原文链接: https://twitter.com/reach_vb/status/1840108306528120874
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