帝国理工研发AI专家混合模型语音识别更聪明更节能

2025年11月4日

（图片来自网络）

英国帝国理工学院与Meta AI共同研发的AI专家混合模型（MoME），为语音识别技术带来创新突破，让语音识别更智能且更节能高效。

该模型聚焦音视频语音识别任务，通过“套娃专家”混合框架，有效解决传统语音识别系统在噪音环境下识别效果不佳、资源消耗高的问题。

一、核心技术：“套娃专家”混合框架

MoME采用“套娃式多粒度表示学习”与“专家混合机制”结合的创新框架，像给计算机赋予“双感知能力”——既能听到声音，又能观察说话者嘴唇动作，提升噪音环境下识别准确性。

这种技术就像给语音识别系统装上“智能压缩调控器”，能根据计算资源灵活调整处理精度与压缩比例，实现“聪明识别、节能运行”的双重目标。

二、解决的核心问题：噪音与能耗

传统语音识别系统在嘈杂环境下（如咖啡厅、演唱会）识别效果差，类似仅凭声音理解演唱会说话者信息，MoME则结合音视频信息提升准确性，就像添加“视觉辅助”。

而传统技术处理音视频信息需大量计算资源，MoME通过智能压缩与专家选择，大幅降低能耗，类似设备在省电模式下仍保持高效功能。

三、创新优势：灵活与高效

MoME作为单一模型，支持多性能模式选择，用户可根据设备资源（如电量、网络）与需求，动态选择识别精度与能耗平衡模式，让语音交互更智能灵活。

研究显示，MoME在噪音环境下识别准确性提升，同时大幅降低计算资源消耗，为智能设备（如手机、智能音箱）提供更流畅、节能的语音交互体验。

四、未来应用：多场景延伸

该技术可扩展至多模态任务（如图像-文本、视频分析等），未来将在教育、医疗、安防等领域广泛应用，提升各行业数字化服务效率与体验。

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