【3k star!】最新开源ASR模型Moonshine性能超过whisper: 速度更快、准确率更高！实测一把，感觉。。。

原创最新推荐文章于 2026-04-06 22:10:08 发布 5.8k 阅读 AI写同款

Python_金钱豹

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微软ASR与开源模型分析您指的是微软语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术方案，这是微软人工智能服务中的核心能力之一，主要集成在 Azure Cognitive Services（认知服务）的 Speech Service 中。以下是深度解析：音频输入Azure Speech Service语音识别ASR说话人识别语音合成TTS文本输出/分析 2. 接入方式方式适用场景工具 REST API 简单异步识别（<60秒音频） + 认证密钥 SDK 实时流/复杂应阅读详情

AI摘要

本文分享了开源ASR模型Moonshine，它基于Transformer架构，处理速度比Whisper快，准确率也更高。通过多个案例对比了Moonshine-base和Whisper-base的语音识别效果，还给出了大模型AI的学习路径，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段。

前言

今天给大家分享最新开源的一款ASR模型Moonshine, 据官方介绍，比whisper同等级规模的参数版本识别速度更快，准确率更高! 本文将准备多个案例进行实测ASR效果，仅供参考。下面进入今天的主题~

本文目录

moonshine模型介绍
moonshine性能介绍
实战篇:下载moonshine模型权重&&步骤代码进行语音识别
使用 onnxruntime 包来运行 Moonshine 模型，不依赖torch
使用huggingface框架加载moonshine模型进行asr语音识别
效果篇: moonshine-base模型 VS whisper-base模型ASR效果对比
案例1: 短文本语音识别-2种模型效果展示
案例2: TED演讲视频-2种模型效果展示

moonshine模型介绍

Moonshine 是由 Useful Sensors公司推出开源的语音到文本（speech-to-text, STT）转换模型，旨在为资源受限设备提供快速而准确的自动语音识别（ASR）服务。Moonshine 基于先进的编码器-解码器架构，采用了Transformer模型。其编码器部分负责处理输入的语音信号，而解码器部分则生成文本输出。目前在gitihub社区点赞量达2k!Moonshine模型具有以下特点:

开源tiny版本，参数量:27 M, 只支持英文语言; 开源base版本，参数量:61 M, 只支持英文语言;
更快的处理速度，Moonshine 的处理速度比 Whisper 快 1.7 倍。对于 10 秒的短音频片段，处理速度可达 Whisper 的五倍。
基于20w小时的语音样本训练而来。

moonshine性能介绍

Moonshine 在多个维度上超越了现有的语音识别解决方案，特别是在处理速度和准确度方面。据官方报告，Moonshine 的处理速度「比 OpenAI 的 Whisper 快五倍」，并且在词错误率方面也表现得更好，如下图所示。这种显著的优势使得 Moonshine 成为资源受限环境下语音识别的理想选择。

下面我将给大家实操部署moonshine-base模型和whisper-base模型，准备几个案例来实际展示具体的语音识别效果，仅供参考~

实战篇:下载moonshine模型权重&&步骤代码进行语音识别

使用 onnxruntime 包来运行 Moonshine 模型，不依赖torch

from IPython.display import clear_output   !pip install moonshine   !git clone https://github.com/usefulsensors/moonshine.git   !pip install silero_vad onnxruntime  sounddevice tokenizers einops   !pip install onnxruntime-gpu

下载模型权重

!huggingface-cli download UsefulSensors/moonshine  --local-dir . --local-dir-use-symlinks False   clear_output()

加载moonshine模型onnx格式权重进行推理

model = MoonshineOnnxModel(models_dir= "./onnx/base")   def moonshine_infer(wav_file):       with wave.open(wav_file) as f:           params = f.getparams()           assert (               params.nchannels == 1               and params.framerate == 16_000               and params.sampwidth == 2           ), f"wave file should have 1 channel, 16KHz, and int16"           audio = f.readframes(params.nframes)       audio = np.frombuffer(audio, np.int16) / 32768.0       audio = audio.astype(np.float32)[None, ...]       tokens = model.generate(audio)       tokenizer = tokenizers.Tokenizer.from_file("./moonshine/assets/tokenizer.json")       text = tokenizer.decode_batch(tokens)       return text

进行模型推理

使用huggingface框架加载moonshine模型进行asr语音识别

%%time    %cd /kaggle/working/moonshine   from IPython.display import clear_output   from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoConfig, PreTrainedTokenizerFast   import torchaudio   import torch   import sys   device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"   # 'usefulsensors/moonshine-base' for the base model   moonshine = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained('usefulsensors/moonshine-base', trust_remote_code=True)   tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('usefulsensors/moonshine-base')   audio, sr = torchaudio.load("moonshine/assets/beckett.wav")   if sr != 16000:       audio = torchaudio.functional.resample(audio, sr, 16000)   tokens = moonshine(audio)   print(tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True))

下面我将利用moonshine-base版本和whisper-base版本的模型进行语音识别效果对比，看具体实际案例情况下，模型的具体表现情况，随便找的素材，经供参考~

效果篇: moonshine-base模型 VS whisper-base模型ASR效果对比

案例1: 短文本语音识别-2种模型效果展示

参考音频1效果展示:

moonshine-base的ASR效果展示

识别结果: Ever tried ever failed, no matter try again fail again fail better.

whisper-base的ASR效果展示

2种模型识别结果都非常正确，而moonshine-base速度很快，只用来不到0.6秒，即便算上模型加载的时间，也才1.2秒。

案例2: TED演讲视频-2种模型效果展示

随便找一份英语的演讲视频进行测试，我这个找到https://www.youtube.com/playlist?list=PLosaC3gb0kGDUYoRq-VioWOZ5Ke0UIoSE，截取前2分钟的视频转化为音频效果如下:

moonshine-base的ASR效果展示

单次不支持长语音识别，采用分段识别,代码如下:

import librosa   import os   import moonshine   import soundfile as sf   # !mkdir temp   def benchmark(audio_pth):       # 读取音频文件       audio, sr = torchaudio.load("english.wav")       if sr != 16000:           audio = torchaudio.functional.resample(audio, sr, 16000)       # 分割音频文件成小段       chunk_duration = 10  # 每个片段的长度（秒）       chunk_size = int(chunk_duration * sr)       chunks = [audio[0:1,i:i + chunk_size] for i in range(0, audio.shape[1], chunk_size)]          # 转录音频       transcription = ""       for i, chunk in enumerate(chunks):           print(f"正在转录... ({i + 1}/{len(chunks)})")           tokens = moonshine_model(chunk)           chunk_transcription = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)              if isinstance(chunk_transcription, list):               chunk_transcription = ' '.join(chunk_transcription)              transcription += chunk_transcription       return transcription

最后识别的结果如下:

whisper-base的ASR效果展示

我感觉2个模型识别的效果相差不大，moonshine速度是比较快的，但是目前moonshine只支持英文。大家可以对比录音听听，看看谁识别的更准~

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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