極輕量架構與參數規模

AuroraASR-1M是一個極度輕量的語音辨識模型，總參數量僅有94.9萬。

該模型採用了權重共享的Conformer-CTC架構設計。

經過INT8量化處理後，模型權重檔案大小僅約1.06 MB。

運算效能與測試數據

根據發布資訊，該模型在單一CPU執行緒上可達到約436倍的即時處理速度。

在LibriSpeech test-clean測試集上的評估結果顯示，字錯誤率（WER）為11.43%。

上述測試條件採用貪婪解碼策略，且未使用任何外部語言模型進行輔助。

授權條款與社群反饋

AuroraASR-1M以Apache 2.0授權條款發布，允許使用者在該條款規範下使用與修改。

開發者表示歡迎任何形式的回饋、提問或批評意見。