世界上許多語言正面臨消失的危機，而現有的語言辨識與生成技術上的限制更加快此趨勢。Meta發表一系列的AI模型，希望藉此幫助大家以自己習慣的語言，更輕鬆地獲取資訊及使用電子裝置。

Meta的大規模多語言語音（Massively Multilingual Speech，或簡稱為 MMS）模型擴展文字轉語音及語音轉文字技術的應用範圍，從最初的100種語言，至今已可轉換超過1千1百種語言，超越過去的10倍，此外，還能夠辨識超過4千種口語語言，是過去的40倍。這項技術已有許多應用案例，從VR、AR至訊息服務，不僅能夠使用偏好的語言操作，更可理解出每個人的聲音。Meta將開源這項技術的原始碼及模型，讓研究社群能夠以現有的工作成果為基礎繼續開發，一同保存全球的語言，並拉近人們之間的距離。

開發方式

過去最大型的語音資料庫最多僅涵蓋100種語言，因此開發此技術所面臨的第一個挑戰即為「蒐集數千種語言的語音訓練資料」。為了克服這項挑戰，Meta使用已翻譯成多種語言、譯文已被廣泛閱讀及研究的宗教經典，例如《聖經》，作為語言的文字訓練資料。

聖經譯文有多種語言的公開錄音檔，作為大型多語言語音模型計畫的一部分，Meta創造的資料集，蒐集超過1千1百種語言的《新約聖經》有聲讀物資料集，平均為每種語言提供32小時的語音訓練資料，後續又加入其他未標註的基督教有聲讀物後，可用的語言訓練資料已涵蓋超過4千種語言。雖然資料集收錄的聲音以男性居多，但測試成果顯示，不論是男性或女性的聲音，此語音模型皆能同等準確地辨識。此外，上述的語言訓練資料大多為宗教相關的內容，但我們的分析顯示，這並不會使模型傾向於生成出更多的宗教性質的語言。

Meta將持續擴增大規模多語言語音模型的涵蓋範圍，以支援更多語言的轉換及辨識，並努力克服現有語音技術難以處理方言的挑戰。

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