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🎙️ "方言识别天花板！清华团队开源语音大模型，40种语言词错率暴降68%"
大家好，我是蚝油菜花。当国际大厂还在卷英语识别时，中国团队已经用这个「东方语言专家」重新定义语音AI边界！

你是否也被这些语音难题困扰过——

• 👉 智能音箱永远听不懂奶奶的潮汕话
• 👉 跨国会议录音转写总把泰语识别成粤语
• 👉 方言客服系统训练成本高到让CTO失眠...

今天解析的 Dolphin 语音大模型，正在颠覆多语言识别技术！这个清华与海天瑞声联合研发的「语言博物馆」：

• ✅ 40语种+22方言：从藏语到闽南语，识别精度超Whisper两代
• ✅ 军工级数据：21万小时训练时长，专有数据占比65%
• ✅ 两级标签系统：精准区分方言，识别错误率直降63%

已有银行用它搭建方言呼叫中心，文末附《5分钟部署指南》——你的语音交互系统准备好迎接东方语言革命了吗？

🚀 快速阅读

Dolphin是面向东方语言的语音识别大模型。

1. 功能：支持40种语言和22种中文方言的精准识别，提供开源模型和便捷接口。
2. 技术：采用CTC-Attention混合架构，结合E-Branchformer编码器和4倍下采样技术。

Dolphin 是什么

Dolphin是清华大学电子工程系语音与音频技术实验室联合海天瑞声共同推出的面向东方语言的语音大模型。该模型支持40个东方语种的语音识别，中文语种涵盖22种方言（含普通话），能精准识别不同地区的语言特点。

模型训练数据总时长21.2万小时，高质量专有数据13.8万小时，开源数据7.4万小时。在性能上，Dolphin的词错率（WER）显著低于Whisper同等尺寸模型，如base版本平均WER降低63.1%，small版本降低68.2%。采用CTC-Attention架构，结合E-Branchformer编码器和Transformer解码器，通过4倍下采样层加速计算。

Dolphin 的主要功能

• 多语言及方言识别：支持40种东方语言和22种中文方言的精准识别。
• 高精度语音转文字：词错率显著低于同类模型，base版本平均WER降低63.1%。
• 自定义语言设置：采用两级语种标签系统（如），精准区分方言差异。
• 开源支持：base与small版本模型与推理代码全面开源，支持二次开发。
• 便捷接口：提供命令行和Python接口，支持快速集成到各类应用。

Dolphin 的技术原理

• CTC-Attention架构：结合CTC的序列建模能力和注意力机制的上下文捕捉能力。
• E-Branchformer编码器：并行分支结构有效捕捉语音信号的局部和全局依赖关系。
• 4倍下采样层：减少输入特征序列长度，加速计算同时保留关键语音信息。
• 两级语种标签系统：通过语言+地区标签（如）增强方言区分能力。

如何运行 Dolphin

环境准备

安装FFmpeg：

# Ubuntu/Debian
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

# MacOS
brew install ffmpeg

        

          
        
        
        

          

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安装Dolphin

pip install -U dataoceanai-dolphin

        

          
        
        
        

          

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命令行使用

dolphin audio.wav --model small --lang_sym "zh" --region_sym "CN"

        

          
        
        
        

          

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Python接口调用

import dolphin
model = dolphin.load_model("small", device="cuda")
result = model(waveform, lang_sym="zh", region_sym="CN")
print(result.text)

        

          
        
        
        

          

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资源

• GitHub 仓库：https://github.com/DataoceanAI/Dolphin
• HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/DataoceanAI

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