Moonshine
STT.ai tidak menjalankan model ini. Halaman ini adalah informasi referensi tentang hal itu.
Bimbing dengan model yang kita jalankan →
7.8%
WER
1
Bahasa
80.0x
Kecepatan
MIT
Lisensi
Tentang Moonshine
Moonshine adalah model yang sangat padat untuk berbicara-ke-teks yang dirancang untuk lingkungan yang terbatas sumber daya. Pada parameter 61M, itu berjalan efisien di edge perangkat seperti Raspberry Pi sementara mempertahankan akurasi transkripsi Inggris yang masuk akal.
Bahasa yang Didukung Moonshine
Info Model
- OperatorUseful Sensors
- Arsitektur-
- LisensiMIT
- DiperbaruiMar 2026
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Moonshine adalah model pidato-to-teks oleh Useful Sensors. STT.ai tidak saat ini menjalankan Moonshine ▪ Halaman ini adalah informasi referensi tentang model. Untuk transkripsi di STT.ai, model pemilih menawarkan keluarga Whisper (Turbo, Besar V3, Medium, Small).
Pada benchmark standar, Moonshine mencapai sekitar 7.8% Word Error Rate. Keakuratan Real-world tergantung pada kualitas audio, aksen, dan bahasa; untuk rekaman bising atau aksen, mengharapkan beberapa poin persentase lebih tinggi WER.
Moonshine tidak tersedia di STT.ai. dengan ketentuan lisensinya sendiri mengatur sendiri tingkat Gratis STT.ai mencakup model Whisper yang kita jalankan 600 menit untuk memulai, kemudian bulan Gratis.
Moonshine dirilis di bawah MIT, lisensi sumber terbuka perresensi. Anda dapat mengenali Moonshine sendiri dengan perangkat keras Anda atau menggunakan versi host kami keduanya dapat digunakan secara komersial.
Moonshine mendukung bahasa 1. Auto-deteksi memilih bahasa yang tepat untuk kebanyakan audio; Anda juga dapat menentukan secara manual untuk angkat akurasi kecil.
Moonshine memproses audio pada sekitar 80.0x real-time pada GPUs kami. Sebuah berkas audio 1-jam selesai di bawah menit 1; antrian berkas lebih panjang dan beritahu melalui email ketika dilakukan.
Moonshine memiliki parameter 61M. Model yang lebih besar cenderung lebih akurat tetapi lebih lambat; STT.ai host Moonshine pada GPU sehingga parameter tak mempengaruhi kinerja sisi klien Anda.
Moonshine menerima setiap format yang didukung STT.ai ▪ MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, dan lainnya. Keluaran sebagai TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, atau PDF.
Dirasi Speaker berjalan bersama Moonshine untuk setiap transkripsi setiap pembicara diberi label dan Anda dapat mengubah nama mereka di editor sesudahnya.
Moonshine berjalan di lingkungan yang dikelola kami audio diproses dan dihapus secara baku dan tidak pernah digunakan untuk pelatihan tanpa eksplisit opt-in. Pro rencana menambahkan klien-sisi enkripsi untuk transkrip di istirahat.
Use the compare-stt tool to run Moonshine against any other supported model on the same audio — you'll see WER, segment count, speaker labels, and confidence scores side-by-side. The Moonshine vs Whisper Large V3 comparison is the most commonly run.
Ya. Nyatakan "moonshine" sebagai parameter model pada titik akhir /v1/trascrite. Python dan Node.js SDKs termasuk contoh Moonshine. Deret API gratis meliputi 100 menit/bulan.
Yes. Because Moonshine is MIT-licensed, you can self-host it. STT.ai's open-source page lists the project repo and weights. Most production teams use our hosted version to skip GPU procurement, model swaps, and ops.