Hacker News front page10/8 12:59AI 評分69
Whistle 發布 16.9 MB 語音識別模型，CPU 上執行並支援七種語言
Whistle 是一個 16.9 MB 的單檔案端側語音識別模型，無依賴、在 CPU 上執行，與 Needle 共用同一套 C++ 引擎。它支援英語、德語、法語、西班牙語、義大利語、荷蘭語和波蘭語，單次最多處理 30 秒 16 kHz 單聲道音訊，可自動檢測語種，並輸出逐詞時間戳與語音嵌入。
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Hugging Face blog10/7 09:21AI 評分64
TII 發布 1.6B 阿拉伯語語音識別模型 Falcon-ASR，主打阿聯酋方言
阿布扎比技術創新研究院（TII）發布 1.6B 引數的語音識別模型 Falcon-ASR，主打阿拉伯語與阿聯酋方言，同一套權重還支援英語、法語、西班牙語和葡萄牙語。在六個阿拉伯語測試集上，它取得 20.92% 的平均詞錯率，比其所用榜單快照中最佳公開結果 23.17% 低 2.25 個百分點；內部阿聯酋方言評測為 22.73% WER、10.19% CER，比次優的 Qwen3-Omni 低 4.07 個百分點。
r/LocalLLaMA top of the day10/3 00:10AI 評分43
mlsubgen 本地生成 45 種語言字幕，僅支援 Linux 與 NVIDIA
開源工具 mlsubgen 可在本機為影片生成 45 種語言字幕，僅支援 Linux 與 NVIDIA 顯示卡。它按每段語音檢測語言而非整檔案，同時執行兩個語音識別器並用本地 LLM 調和，且優先使用內嵌字幕軌（含藍光 PGS 點陣圖 OCR），無字幕時才聽音訊。模型佔用 30–65 GB 儲存，需 16–32 GB 記憶體，作者在 24 GB RTX A5000 上實測，純聽音訊時約每個目標語言耗時接近即時。
X @karpathy7/21 12:53AI 評分38
Karpathy 分享用 LLM 的語音長談技巧
Karpathy 表示，與 LLM 協作時一個有用的模式是進行長時間語音漫談。當 LLM 需要更多資訊才能理解目標、而打字又太麻煩時，他會切換到 /voice 語音模式，用約 10 分鐘進行雜亂無章的意識流表達，有時會提前宣告「切換到語音識別，抱歉有錯別字」，有時則變成幾輪小訪談。他認為 LLM 很擅長重構冗長不連貫的漫談，其回顯往往比原始想法更清晰，從而改善心智融合、減少後續糾正。