Meta发布Omnilingual ASR系统：支持1600种语言的突破性语音识别技术

Meta公司于2025年11月11日正式发布Omnilingual ASR系统，这一突破性语音识别技术可自动转录1600余种人类语言，其中包括500种此前从未被任何AI系统支持的语种。该系统通过开源方式向全球开发者开放，并引入创新性的少样本学习机制，显著提升了语音技术的包容性与可及性。

技术性能方面，Omnilingual ASR在78%的测试语言中实现字符错误率（CER）低于10%的实用标准。对于拥有10小时以上训练数据的语种，该比例提升至95%；即便对音频资源不足10小时的低资源语言，仍有36%达到同等精度。这一表现远超行业现有水平——作为对比，OpenAI的Whisper模型仅支持99种语言。

系统核心采用自监督预训练的wav2vec 2.0语音编码器架构，结合CTC与Transformer双解码策略。其最具革新性的”自带语言”功能借鉴了大语言模型的上下文学习技术，用户仅需提供5-10段目标语言的音频-文本配对样本，即可在推理阶段实现新语言的即时适配，理论上可将支持范围扩展至5400余种有文字记录的语言。

为促进技术普惠，Meta同步开源了包含350种低资源语言的Omnilingual ASR语料库，采用CC-BY许可协议。模型代码基于Apache 2.0许可证发布，提供从3亿到70亿参数的多规模版本适配不同应用场景。开发过程中，Meta与Mozilla Common Voice等组织合作，通过社区共创模式收集了大量稀缺语言样本。

该系统的推出直接回应了全球语言资源失衡问题。据统计，现存7000余种活跃语言中仅不到10%曾获得AI技术支持。Omnilingual ASR不仅为非洲部落、亚马逊原住民等边缘语言群体提供数字接入可能，其开源策略更赋予各地开发者定制本土化解决方案的能力，对濒危语言保护、跨文化教育等领域具有深远意义。