‹ 返回

NVIDIA 解決 AI 多語言困境：Granary 語音庫與 Canary、Parakeet 模型推動語言包容
 

 

圖靈學院
報導整理｜科楠老師
2025-8-19

    AI 廣泛存在。但 AI 系統主要處理的語言只是世界上七千種語言中的極少數。NVIDIA 針對這個盲點提出解方。特別是歐洲，它擁有眾多語言，卻少有 AI 能有效支援。NVIDIA 最新動作在這方面具突破性進展。

 

歐洲多語挑戰

 

    歐洲有數百萬使用者使用包含葡萄牙語、捷克語、希臘語、丹麥語等二十五種地區語言。多數現行 AI 系統在這些語言上表現欠佳。這造成教育資源落差、商業發展受阻、公共服務難推行，也可能，在醫療或法律等重要場合，導致誤解或溝通失靈。

 

Granary 語音資料庫—真正大規模資源

 

    NVIDIA 推出名為 Granary 的開源語音資料庫，收錄約一百萬小時人類語音。這不是直接放語音，而是精心選材、分類、標註。內容涵蓋正式發表、日常對話、技術討論與情緒交流，能反映語言的真實使用。資料涵蓋區域腔調、語者背景、說話風格等面向。

 

資料庫維持品質與多樣性，是開發 AI 語音能力的根本。NVIDIA 並依使用者數量、經濟活動、數位採用情形選出重點投入的二十五種語言。

 

Canary 與 Parakeet：應用導向的模型組合

 

    NVIDIA 推出兩款模型，針對不同需求。

 

Canary-1b-v2 處理複雜語言任務。它能辨識上下文、判斷語意、處理混合語（code-switching）。例如使用者在德語工作會議上切换進英語術語，Canary 反應準確不失真。

 

Parakeet-tdt-0.6b-v3 專注即時互動。它適合語音翻譯、客服、語音助手等即時應用。過去系統需要 3-5 秒處理，Parakeet 大多數情況下能縮短至 1 秒內。

 

這兩款模型與 GPU 加速配合，讓小型開發者也能在成本可控下使用高效 AI 語音能力。

 

自動化流程：快速、經濟、有品質

 

    傳統語音資料標註需要大量人力，成本高、週期長，且容易出錯。NVIDIA 使用自動流程辨識語言、分離說話者、偵測情緒、自動分類並標註。流程包含多重驗資層，有疑問會人工復核。這讓資料處理更快速，也控制錯誤率。

 

處理效率提升後，機構能在幾週內完成曾需數月的人力投入。對小型開發者尤其有幫助。

 

節省資源，提升效果

 

    實驗顯示，使用 Granary 訓練的模型，在準確度相同的條件下，所需資料量僅其他資料集的一半。這節省儲存與計算資源，尤其降低能源消耗。

 

這意味著小公司也能在有限資源下建置高品質語音應用。

 

實際應用案例

 

• 客服：公司能部署能辨識區域語言、腔調和文化背景的語音助手。客服體驗改善，運營成本降低。
• 醫療：醫護人員可用母語與 AI 系統互動。護士、醫師可無痛快速記錄或查詢資訊。提升醫療品質與效率。
• 教育：學生可用母語與 AI 教學助理互動。這提升理解、記憶力，減少語言障礙造成的教育不公平。
• 金融服務：銀行能用一套系統支援多種語言客戶服務。客戶詢問、交易流程、理財建議都能涵蓋多語。省去組建多語客服團隊的成本。
• 政府服務：民眾能用母語完成報稅、查詢政策、填表格。行政效率提升，爭取更多民意認同。

 

這些實例顯示 Granary 加上應用模型，正逐步進入民生領域。

 

與其他科技大廠的對比

 

    Google 多聚焦搜尋與翻譯應用，效果好但少針對專業領域或文化語境調整。Microsoft 聚焦生產力雲端與辦公工具，同樣缺少針對歐洲小語系的客製化選項。

 

NVIDIA 的差異在於明確聚焦歐洲語系，提供高可靠度模型與硬體整合支援，鼓勵開發者自行創新。这種模式能建立當地 AI 生態圈。

 

再加上與 Perplexity、法國 H Company 等合作，共同構建「主權 AI」（sovereign AI）模型，可在本地資料中心部署，以符合法規與文化需求。

 

前進全球性語言包容

 

    目前聚焦歐洲二十五種語言。不過 NVIDIA 有進一步計畫。短期內納入更多歐洲方言；中期延伸到亞洲、非洲、南美。這套方法具彈性，能適應不同語言系統。

 

未來可能整合情境理解、文化參考與情緒判斷功能。搭配 AR、VR 或腦機介面，讓跨語言溝通成為自然交流。

 

長期願景是保護瀕危語言，維持語言多樣性。當 AI 成為資訊入口，人類語言保存就更重要。

 

對開發者的指南

 

    開發者需先確認硬體：NVIDIA GPU、記憶體、NeMo 工具包等資源。接著下載 Granary 資料，選語言子集。

 

NVIDIA 提供技術文件、範例程式、使用指南。建議先測試 Canary 或 Parakeet 模型，再整合到產品中。

 

測試階段要涵蓋不同語者、語境與錯誤案例。NVIDIA 提供測試工具與驗證流程。部署時，要設定多語負載平衡、監控效能。

 

整體評論與看法

 

    NVIDIA 這項計畫在技術與社會責任之間取得平衡。它不是單純的技術炫耀。它目標明確。它著眼於平權與跨文化包容。對小型開發者與社區特別重要。這是技術走進現實的一步，不是高高在上的願景。

 

它不會一次覆蓋全世界語言。但它建立模板，一個可複製的模式。搭上政策支持、在地合作，它有可能改變許多人的日常溝通方式。

 

 

參考資料來源

 

[1]: "NVIDIA aims to solve AI's issues with many languages"
[2]: "Nvidia releases massive AI-ready European language dataset and tools - SiliconANGLE"  
[3]: "NVIDIA's Plan to End AI's Language Problem in Europe"  
[4]: "Nvidia, Perplexity partner with European firms to boost local AI models"  
[5]: "Nvidia releases large-scale speech dataset covering 25 European languages"  
[6]: "Nvidia and Perplexity Team Up in European AI Push"