الذكاء الاصطناعي٧ أكتوبر ٢٠٢٦
معهد الابتكار التكنولوجي يطلق نموذج Falcon ASR للتعرف على الكلام
طوّر معهد الابتكار التكنولوجي Falcon-ASR، نموذجًا للتعرّف على الكلام يركّز خصوصًا على العربية واللهجة الإماراتية. وبلغ متوسط خطأ الكلمات لديه ٢٠٫٩٢٪ عبر ست مجموعات اختبار عربية، مقابل ٢٣٫١٧٪ لأفضل نتيجة منشورة في المقارنة التي اعتمدها المعهد؛ كما يدعم الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية. ويتيح المعهد تجربة النموذج عبر عرض على Hugging Face، مع ربط كل كلمة مفرّغة بموضعها في التسجيل الصوتي.
الحقائق الأساسية
سجّل النموذج متوسط خطأ كلمات قدره ٢٠٫٩٢٪ في ست مجموعات اختبار عربية.
«In our evaluation, Falcon-ASR achieved an average word error rate of 20.92% across six Arabic test sets»
عرض المصدر ←يدعم النموذج خمس لغات بأوزان واحدة، من دون الحاجة إلى تحديد اللغة مسبقًا.
«All five languages use the same weights, without requiring a language flag.»
عرض المصدر ←تربط الطوابع الزمنية كل كلمة مفرّغة بموضعها في التسجيل.
«We also support word-level timestamps for transcriptions, linking each transcribed word to its position in the audio.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر