# SunflowerASR ने अफ्रीकी भाषा पहचान में बनाया नया रिकॉर्ड

> Group Relative Policy Optimisation से प्रशिक्षित मॉडल ने अफ्रीकी भाषाओं के दो स्पीच बेंचमार्क पर पुराने नतीजों को पीछे छोड़ा।

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/hi/sunflowerasr-sets-new-error-rate-record-for-african-language-speech-recognition

शोधकर्ताओं ने SunflowerASR जारी किया है। यह एक एनकोडर-डिकोडर स्पीच रिकग्नाइज़र है, जो गलतियाँ कम करने के लिए Group Relative Policy Optimisation (GRPO) का इस्तेमाल करता है। यह मॉडल Whisper‑large‑v3 पर आधारित है और 51 अफ्रीकी भाषाओं पर परखा गया। AfriVox‑v2 बेंचमार्क (0.227) और SimbaBench (0.372) पर इसका मैक्रो-औसत शब्द त्रुटि दर (WER) अब तक प्रकाशित नतीजों में सबसे कम है। प्रशिक्षण डेटा सीमित होने या ऑडियो में शोर होने पर इसका प्रदर्शन सबसे ज्यादा बेहतर होता है।

## तथ्य

- शोधपत्र arXiv पर 2026-10-23 को पोस्ट किया गया
- SunflowerASR का WER: AfriVox‑v2 पर 0.227 और SimbaBench पर 0.372

## यह क्यों मायने रखता है

इस सुधार से डेवलपर कम-संसाधन वाली अफ्रीकी भाषाएँ बोलने वालों के लिए ज्यादा भरोसेमंद वॉइस टूल बना सकेंगे।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Group Relative Policy Optimisation Improves Multilingual Speech Recognition in Low-Resource Languages](https://arxiv.org/abs/2610.30663) – arXiv, 2026-10-23

अंतिम अपडेट: 2026-10-23