# MooER – 摩尔线程推出的业界首个音频理解大模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27249/
- Published: 2026-07-09T18:40:08+08:00
- Author: 站外新闻

## MooER是什么

MooER是摩尔线程推出的业界首个基于国产全功能GPU训练的开源音频理解[大模型](https://paooo.com/ai-study/)。
不仅能进行中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力。MooER在Covost2中译英
测试集中取得了25.2的BLEU分数，接近工业级效果。摩尔线程AI团队已开源推理代码和5000
小时训练模型，并计划开源训练代码及8万小时训练模型，推动AI语音技术发展。

阅读目录

 * [MooER是什么](https://paooo.com/aigc-news/27249/#mooer%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [MooER的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/27249/#mooer%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [MooER的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/27249/#mooer%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [MooER的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/27249/#mooer%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [如何使用MooER](https://paooo.com/aigc-news/27249/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8mooer)
 * [MooER的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/27249/#mooer%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Mooer](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Mooer-website-1.avif)

## MooER的主要功能

 * **语音识别**：支持中文和英文的语音到文本的转换。
 * **语音翻译**：具备将中文语音翻译成英文文本的能力。
 * **高效率训练**：在摩尔线程的智算平台上，快速完成大量数据的训练。
 * **开源模型**：推理代码和部分训练模型已经开源，便于社区使用和进一步研究。

## MooER的技术原理

 * **深度学习架构**：MooER采用了深度学习技术，特别是神经网络来处理和理解语音信号。
 * **端到端训练**：模型从原始语音信号直接到文本输出，无需传统语音识别系统中的多个
   独立模块。
 * **Encoder-Adapter-Decoder结构**：
    - **Encoder**：负责将输入的语音信号转换成一系列高级特征表示。
    - **Adapter**：用于调整和优化模型对特定任务的适应性，提高模型的泛化能力。
    - **Decoder**（Large Language Model，LLM）：基于这些特征生成最终的文本输出。
 * **LoRA技术**：使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，一种参数高效的模型微调方法，
   通过只更新模型中一小部分参数来提高训练效率和效果。
 * **伪标签训练**：在训练过程中使用伪标签技术，即用模型自身的预测作为训练数据，以
   增强模型的学习能力。
 * **多语言支持**：MooER支持中文和英文的语音识别，以及中译英的语音翻译，显示出其
   多语言处理能力。

## MooER的项目地址

 * **GitHub仓库**：[https://github.com/MooreThreads/MooER](https://github.com/MooreThreads/MooER)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2408.05101](https://arxiv.org/pdf/2408.05101)
 * **在线体验地址**：[https://mooer-speech.mthreads.com:10077/](https://mooer-speech.mthreads.com:10077/)

## 如何使用MooER

 * **获取模型**：可访问[Github仓库](https://github.com/MooreThreads/MooER)获取MooER
   模型的代码和预训练权重。
 * **环境配置**：确保计算环境中安装了必要的依赖库和工具，比如Python、深度学习框架（
   如TensorFlow或PyTorch）、音频处理库等。
 * **数据准备**：准备音频数据和（如果需要的话）对应的文本转录。确保数据格式与模型
   输入要求一致。
 * **模型加载**：加载预训练的MooER模型到计算环境中。
 * **数据处理**：对音频数据进行预处理，比如归一化、分帧等，以匹配模型的输入要求。
 * **模型推理**：使用MooER模型对预处理后的音频数据进行推理，得到语音识别或翻译的
   结果。

## MooER的应用场景

 * **实时语音转写**：在会议、讲座、课堂等场合，MooER可以实时将语音转换为文字，便于
   记录和回顾。
 * **多语言翻译**：支持中英文之间的语音翻译，适用于跨国会议、国际交流等场景。
 * **智能客服**：在客户服务领域，MooER可以通过语音识别和翻译功能，提高客服的响应
   效率和服务质量。
 * **语音助手**：集成到智能手机、智能音箱等设备中，提供语音交互服务。
 * **教育辅助**：在语言学习中，MooER可以帮助学习者进行发音校正和语言翻译。

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