Moonshine

STT.ai kò bá ṣẹ́gun àwọn ààyè yìí - ojú-ìwé yìí ní àwọn ìròyìn àwọn ìròyìn láti inú rẹ̀. Ṣàfihàn àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò tí a tí n rọ́ọ̀nù →
7.8%
WER
1
Àwọn Àkọ́lé
80.0x
Ìjánú ìsàlẹ̀-ilà
MIT
Àwọn Àmì-ìwé

Ààyè-iṣẹ́ Moonshine

Moonshine ní móòdù ìtàn-si-àkọ́kọ́ tí a tí kọ́ fún àwọn ààyè-iṣẹ́ tí a tí ìfàyàn. Nínú àwọn ààyè-iṣẹ́ 61M nikan, o tí n ṣiṣẹ́ ní ìrànwọ́ nínú àwọn àpá-ìsẹ́ẹ̀tì bíi Raspberry Pi nígbà tí o ǹpa ìṣàfarawe-ìròyìn Inu-Ìngẹ́ì̀lì.

Àwọn Moonshine

Àwọn Àlàyé Àwọn
  • Àwọn Ìṣàmúlò-ètòUseful Sensors
  • Àwọn Ìṣàmúlò-ètò-
  • Àwọn Àmì-ìwéMIT
  • ÀkóónúMar 2026

Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn

Moonshine ní móòdù ìtàn-si-àkọ́kọ́ láti Useful Sensors. STT.ai kò bá Moonshine lọ́wọ́lọ́wọ́ - ojú-ìwé yìí ní àwọn ìròyìn àwọn ìròyìn láti inú móòdù yìí. Fún àkọ́kọ́ nípa STT.ai, àwọn àwọn ìṣàfihàn móòdù náà ǹfi ẹ̀yàn Whisper (Turbo, Large V3, Medium, Small) pamọ́.

On standard benchmarks, Moonshine achieves around 7.8% Word Error Rate. Real-world accuracy depends on audio quality, accent, and language; for noisy or accented recordings, expect a few percentage points higher WER.

Moonshine is not available on STT.ai. Its own licence terms govern running it yourself. STT.ai's free tier covers the Whisper models we do run — 600 minutes to start, then a monthly free top-up.

Moonshine tí a fi pamọ́ láti inú MIT, ìlàyè ìṣàfilọ́lẹ̀-ìṣílọ́lẹ̀. O lè fi Moonshine pamọ́ sípàrà rẹ̀ láti lò nínú àwọn ìṣàfilọ́lẹ̀ wà - gbogbo wọn ní a lè lò nínú iṣẹ́.

Moonshine ǹfà àwọn ìtàn 1. Àwọn ìṣàfihàn-ìdáràn àwọn ìtàn tí a fẹ́ fún àwọn ìṣàfihàn àwọn ìranlọwọ; o lè sọ̀rọ̀ nípa ìrànwọ́ fún ìṣàfihàn àwọn ìṣàfihàn àwọn ìṣàfihàn.

Moonshine ń ṣé ìṣàmúlò-ètò ìraǹdárà ní àwọn ìṣàmúlò-ètò 80.0x ní àwọn GPÙ wa. Fáìlì ìraǹdárà àwọn ààyè-ètò 1-àgójútó tí wọ́n tí ìjáde 1 àwọn ààyè-ètò; àwọn fáìlì tí o jú lọ ní àwọn ààyè-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò láti fi hàn látigbá tí a tí parí.

Moonshine ní àwọn ààtòjútó 61M. Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò nlà ní ìṣàmúlò-ètò tí o darà jù lọ àwọn àwọn ààtòjútó tí o ní ìjánu-ìjánú; STT.ai ní àwọn ààtòjútó Moonshine lórí GPU láti jẹ́ pe àwọn ààtòjútó àwọn ààtòjútó kò bá ìṣẹ́dá ààtòjútó ààtòjútó rẹ̀ pẹ̀lú klíntì.

Moonshine gba gbogbo àwọn ìrísí-lẹ́tà tí STT.ai ǹfàyè — MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, àti àwọn mìíràn. Àwọn ìṣàfilọ́lẹ̀ bí TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, tàbí PDF.

Ya. Ìṣàfilọ́lẹ̀ àwọn àkọlé àwọn àkọlé náà tí wọ́n lọ́wọ́lọ́wọ́ Moonshine fún ìṣàfilọ́lẹ̀ gbogbó - àwọn àkọlé àwòrán ní pàtó àwọn àkọlé àwòrán náà nínú àwọn àwọn àkọlé àwòrán.

Yes. Moonshine runs in our managed environment — audio is processed and deleted by default and never used for training without explicit opt-in. Pro plans add client-side encryption for transcripts at rest.

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. Ṣàfihàn "moonshine" bí àwọn ààtò ìṣàmúlò-ètò módè́èlì lórí àwọn ààtò ìparí iṣẹ́ /v1/transscribe. Python àti Node.js SDKs ní àwọn ààtò ìṣàmúlò-ètò Moonshine. Àwọn ààtò API àìfẹ́ ní àwọn ààtò 100 àwọn àkókò/óṣù.

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.
Made by @nadermx