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该研究在Whisper模型家族上，横跨Fair-Speech、Common Voice 25和AfriSpeech-200三个数据集展开评估
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9/25/2026
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Unverified标准Whisper模型在处理歌声时准确率会下降，社区开发了whisper-timestamped等变体实现逐词级别时间轴对齐72% similarUnverified端侧模型的典型代表包括 Whisper 系列轻量版本（tiny/base/small）、Meta 的 MMS（Massively Multilingual Speech）以及各厂商自研的压缩模型69% similarUnverified主流ASR系统(如Whisper、Google Speech-to-Text)主要在成人语音数据集上训练，在儿童语音上的词错误率通常比成人高出30%-50%68% similarUnverifiedWhisper 提供从 tiny 到 large 的多个规格版本，在准确率与计算资源消耗之间提供不同权衡68% similar
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