Models
Falcon-ASR - TIIs 1,6B-Spracherkennung schlägt Arabisch-Leaderboard
Das Technology Innovation Institute (TII) aus Abu Dhabi legt nach Falcon-Emirati und Falcon OCR Arabic direkt das nächste Modell nach: Falcon-ASR, ein Spracherkennungsmodell mit 1,6 Milliarden Parametern, optimiert für Arabisch und speziell den emiratischen Dialekt.
Benchmarks
Auf dem Open Universal Arabic ASR Leaderboard (sechs Testsets) erreicht Falcon-ASR eine durchschnittliche Word Error Rate von 20,92 % – 2,25 Prozentpunkte besser als der bisherige Spitzenreiter Audar-ASR-V1-Turbo (23,17 %). Auch Cohere Transcribe Arabic (25,87 %) und omniASR LLM 7B (28,32 %) liegen dahinter. Im internen Emirati-Test schlägt es mit 22,73 % WER sogar Qwen3-Omni-30B-A3B.
Mehrsprachig ohne Sprach-Flag
- Gleiche Gewichte für Arabisch, Englisch, Französisch, Spanisch und Portugiesisch
- Keine Sprachauswahl nötig, Ausgabe in der gesprochenen Sprache
- Englisch: 5,74 % mittlere WER auf den sieben Testsets des HF Open ASR Leaderboards (LibriSpeech clean: 1,75 %)
- Wort-genaue Zeitstempel
Training
TII hat gezielt mit Störgeräuschen, überlappender Sprache, Musik, Hall und Telefonie-Effekten trainiert – das Modell soll in Meetings und Anrufen funktionieren, nicht nur bei Nachrichtensprechern. Basis ist die Falcon3-Audio-Architektur. Aktuell gibt’s eine Demo auf Hugging Face, API und native Apps sind geplant.