全球7000多种语言中，超过95%长期被AI语音技术忽视——直到今天。meta最新发布的Omnilingual ASR（自动语音识别）系统，一举打破语言技术的“精英垄断”，首次实现对1600种语言的高精度语音识别，并引入革命性的“上下文学习”机制，仅需几段音频样本，即可让AI快速掌握一门全新语言。这一开源系统不仅技术领先，更承载着数字平权的使命，让濒危语种与小语种社区首次站上AI时代的舞台中央。

78%语言识别错误率低于10%，小语种不再“失声”

在传统语音技术聚焦英语、中文、西班牙语等主流语种时，Omnilingual ASR将触角伸向全球边缘语言群体。测试显示，在其支持的1600种语言中，78%的语种词错率（WER），即使在数据极度稀缺的小语种中，仍有36%实现低于10%的错误率——这一表现远超此前任何多语言ASR系统，真正让“可用语音技术”覆盖到非洲部落、南美原住民、东南亚少数民族等长期被忽视的群体。

几段音频，教会AI一门新语言

Omnilingual ASR的核心突破在于其上下文少样本学习能力。用户只需提供少量带标注的音频-文本对（如3–5句），系统即可通过元学习机制快速适配新语种，无需海量数据或专业训练流程。这一设计使模型理论支持语言数跃升至5400种以上，几乎涵盖所有拥有文字记录的语言，为全球语言多样性保护提供技术基石。

开源+社区共建，尊重每一种文化声音

meta并未将技术封闭于实验室，而是完全开源模型与工具链，并联合全球数十个语言保护组织、本土社区共同采集语音数据，确保发音、语调与文化语境的真实还原。在巴布亚新几内亚，当地居民正用该系统录制祖辈口述历史;在喜马拉雅山区，僧侣们开始将经文语音数字化——AI不再是外来工具，而成为文化传承的伙伴。

一场语言平权的数字革命

Omnilingual ASR的意义远超技术指标。它标志着AI从“服务主流”转向“赋能边缘”，从“技术中心主义”走向“文化包容主义”。当一名使用仅千人母语的孩童，也能通过语音与数字世界对话，技术才真正实现了其普惠价值。

AIbase认为，meta此举不仅巩固其在多模态AI领域的领导地位，更重新定义了科技公司的社会责任——真正的创新，是让最沉默的声音也能被听见。在这场消除语言鸿沟的进程中，Omnilingual ASR或许正是那个让世界“众声喧哗”的开端。