الذكاء الاصطناعي١٦ أكتوبر ٢٠٢٦
إطلاق نموذج Hojo-ASR-Multi-V1 للتعرف على الكلام متعدد اللغات
عرض حساب @rohanpaul_ai على إكس نموذج Hojo-ASR-Multi-V1 للتعرّف على الكلام، وقال إنه سجّل متوسط معدل خطأ كلمات قدره ٣٫٥٤ عبر ٥ لغات. ويجمع النموذج بين مُشفّر صوتي ومُفكّك لغوي Qwen3-4B لإتمام التعرّف. ويصفه المنشور بأنه نموذج مفتوح متعدد اللغات.
الحقائق الأساسية
سجّل النموذج متوسط معدل خطأ كلمات بلغ ٣٫٥٤ عبر ٥ لغات.
«An open multilingual ASR model just posted 3.54 average WER across 5 languages»
عرض المصدر ←يعتمد النموذج على مُفكّك لغوي Qwen3-4B.
«Hojo-ASR-Multi-V1 combines an acoustic encoder with a Qwen3-4B decoder, giving speech recognition an unusually strong language model at the final decoding stage.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر