Moonshine
STT.ai no ejecuta este modelo. Esta página es información de referencia sobre él.
Transcribir con los modelos que ejecutamos →
7.8%
WER
1
Idiomas
80.0x
Velocidad
MIT
Licencia
Acerca de Moonshine
Moonshine es un modelo extremadamente compacto de voz a texto diseñado para entornos con recursos limitados. Con sólo 61M parámetros, funciona de manera eficiente en dispositivos de borde como Raspberry Pi mientras mantiene una exactitud razonable de transcripción en inglés.
Idiomas apoyados por Moonshine
Información del modelo
- ProveedorUseful Sensors
- Arquitectura-
- LicenciaMIT
- ActualizadoMar 2026
Preguntas frecuentes
Moonshine es un modelo de habla a texto de Useful Sensors. STT.ai no funciona actualmente Moonshine — esta página es información de referencia sobre el modelo. Para la transcripción en STT.ai, el modelo de selector ofrece la familia Whisper (Turbo, Large V3, Medium, Small).
En puntos de referencia estándar, Moonshine alcanza alrededor de 7.8% tasa de error de Word. La precisión en el mundo real depende de la calidad de audio, el acento y el lenguaje; para grabaciones ruidosas o acentuadas, espere unos puntos porcentuales más alto WER.
Moonshine no está disponible en STT.ai. Sus propios términos de licencia rigen su funcionamiento. STT.ai de nivel libre cubre los modelos Whisper que corremos — 600 minutos para comenzar, luego una recarga mensual gratuita.
Moonshine es lanzado bajo MIT, una licencia de código abierto permisiva. Usted puede auto-anfitriona Moonshine en su propio hardware o utilizar nuestra versión alojada — ambos son comercialmente utilizables.
Moonshine admite 1 idiomas. La detección automática selecciona el idioma adecuado para la mayoría de audio; también puede especificarlo manualmente para un pequeño ascensor de precisión.
Moonshine procesa audio en aproximadamente 80.0x en tiempo real en nuestras GPUs. Un archivo de audio de 1 hora termina en menos de 1 minutos; los archivos más largos cola y notificar por correo electrónico cuando se hace.
Moonshine tiene parámetros 61M. Los modelos más grandes tienden a ser más precisos pero más lentos; STT.ai aloja Moonshine en GPU para que el recuento de parámetros no afecte el rendimiento de su cliente.
Moonshine acepta todos los soportes de formato STT.ai — MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, y otros. Salida como TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON o PDF.
Sí. Diarización del altavoz corre junto a Moonshine para cada transcripción - cada altavoz está etiquetado y se puede cambiar el nombre en el editor después.
Sí. Moonshine se ejecuta en nuestro entorno gestionado — audio se procesa y elimina por defecto y nunca se utiliza para el entrenamiento sin opt-in explícito. Planes Pro añadir cifrado del lado del cliente para transcripciones en reposo.
Utilice la herramienta compare-stt para ejecutar Moonshine contra cualquier otro modelo soportado en el mismo audio: verá WER, conteo de segmentos, etiquetas de altavoz y puntuaciones de confianza lado a lado. La comparación Moonshine vs Whisper Large V3 es la más común.
Sí. Especifique "moonshine" como parámetro de modelo en el endpoint /v1/transcribir. Los SDKs de Python y Node.js incluyen Moonshine ejemplos. El nivel de API libre incluye 100 minutos/mes.
Sí. Debido a que Moonshine es licenciada MIT, usted puede auto-anfitrionarlo. STT.ai's página de código abierto lista la repo proyecto y pesos. La mayoría de los equipos de producción utilizan nuestra versión alojada para saltarse la adquisición de GPU, modelos swaps, y ops.