Nemotron Speech ASR是英伟达推出的开源实时流式语音识别模型，专为低延迟语音交互场景打造。依托创新的缓存感知架构，模型可缓存已处理语音特征，仅对新音频帧执行增量计算，实现单句转录锁定仅需24毫秒，彻底解决传统流式模型在长语音识别中的累积延迟难题。同时支持80ms、160ms、560ms、1.12s多档延迟模式，无需重新训练即可灵活适配不同场景需求，端到端延迟控制在500毫秒以内；原生支持标点符号与大小写输出，兼具高吞吐量与低运行成本优势，广泛适用于游戏语音、实时翻译、会议记录等多元场景。
更重要的是，该模型并非孤立存在，而是英伟达完整语音智能体方案的核心组件，与Nemotron 3 Nano 30B大语言模型、Magpie语音合成模型协同工作，为端到端语音智能体构建提供全链路支持。
Nemotron Speech ASR核心功能：
1、24毫秒极速转录，极致实时交互体验：
专为低延迟流式场景设计，单句转录锁定耗时仅24毫秒，速度媲美人类神经反应速度，完美适配对实时性要求严苛的语音交互场景，消除用户等待感。
2、缓存感知架构，攻克长语音累积延迟痛点：
创新采用缓存感知设计，将已处理的语音特征缓存至编码器状态中，新音频帧到来时仅计算增量部分，无需重复编码历史数据，从底层解决长语音识别的延迟累积问题。
3、多档延迟模式，零训练成本灵活切换：
支持80ms、160ms、560ms、1.12s四档延迟模式，用户可根据场景需求在推理阶段直接调整参数，无需重新训练模型，兼顾极致速度与识别精度的多样化需求。
4、高吞吐量+低运行成本，适配规模化部署：
相较传统流式模型，架构经过深度优化，在相同GPU内存限制下可处理更多并行流，大幅提升吞吐量的同时降低生产环境运行成本，适合企业级规模化应用。
5、500毫秒端到端延迟，原生支持标点与大小写：
从音频输入到文本输出的全流程均经过优化，端到端延迟严格控制在500毫秒以内；原生支持标点符号添加与大小写规范，输出文本可读性更高，无需额外后处理。
6、融入完整语音智能体方案，全链路协同增效：
作为英伟达语音智能体生态的核心环节，与Nemotron 3 Nano 30B大语言模型、Magpie语音合成模型无缝集成，实现“语音识别-语义理解-语音合成”的端到端闭环，赋能真正的智能语音交互。
Nemotron Speech ASR技术原理：
1、缓存感知+增量计算，从底层降低延迟：
模型通过维护编码器状态缓存，存储已处理音频的特征信息。新音频帧输入时，直接调用历史缓存数据，仅对增量部分执行计算，避免传统模型重复编码历史数据的冗余操作，从根源上缩短处理耗时。
2、动态延迟调整，无需重训适配多元场景：
支持多档延迟模式的灵活切换，核心在于推理阶段的参数配置优化，无需对模型进行二次训练，即可在“极速响应”与“高精度识别”之间自由平衡，适配不同场景的优先级需求。
3、高效并行处理，提升吞吐量降低成本：
采用针对性的架构优化设计，大幅提升模型的并行处理能力，在相同GPU资源条件下可承载更多语音流并发识别，显著提高吞吐量，摊薄单路语音识别的运行成本。
4、上下文感知解码，平衡准确率与延迟：
支持通过配置`att_context_size`参数动态调整上下文信息利用范围，精准优化识别准确率与处理延迟的平衡关系，确保不同场景下的识别效果。
Nemotron Speech ASR典型应用场景：
1、实时语音助手：
为智能音箱、车载语音助手提供极速识别能力，即时响应用户指令，打造流畅的人机交互体验。
2、游戏语音交互：
支持游戏内语音聊天实时转文字、语音指令快速识别，提升玩家间沟通效率与游戏操作便捷性。
3、实时翻译：
赋能多语言实时语音翻译工具，快速将源语言语音转为目标语言文字或语音，助力跨国会议、跨境交流场景的高效沟通。
4、会议记录：
实时将会议发言转为带标点的规范文字，自动生成会议纪要，节省人工记录成本，提升会议复盘效率。
5、直播互动：
为直播场景提供实时字幕生成功能，帮助听障观众理解内容，同时提升普通观众的观看体验与参与感。
6、客服系统：
快速识别客户语音诉求，联动后台知识库即时反馈解决方案，缩短客服响应时间，提升用户满意度。
Rubin AI计算平台：英伟达新一代AI芯片平台，重塑工业级AI计算范式
NIM AI模型：英伟达生成式AI推理加速平台，赋能企业级AI快速落地
MedASR模型：Google推出的一款专注于医学领域的语音识别模型
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