MooER

开箱即用的端到端语音对话模型，一句话搞定实时交互

MooER 是摩尔线程推出的开源全双工语音交互模型，主打端到端的语音到语音（speech-to-speech）对话能力。它解决传统语音助手依赖级联模块（ASR→LLM→TTS）导致延迟高、信息损失和交互不自然的问题，提供统一的端到端训练与推理框架。核心能力包括：实时语音交互（支持打断和流式处理）、端到端语音翻译（如中英互译）以及高精度语音识别。项目附带完整的训练代码和推理示例，支持基于 Qwen2.5 等基座模型微调，并针对摩尔线程 GPU 优化，同时兼容主流 CUDA 环境。适合研究者、开发者快速搭建语音交互原型，或作为多模态语音大模型的教学参考。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 219
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队MooreThreads
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/MooreThreads/MooER
定价模式free
价格说明开源模型，提供训练和推理代码，可自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型chatgpt,gpt-4o,large-language-models,speech-interaction,speech-recognition,speech-to-speech,speech-to-text,speech-translation
GitHub 星标★ 219
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-08-12 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 真正端到端，从语音到语音无需中间文本，延迟更低
  • 支持全双工，可实时打断，交互体验接近真人
  • 提供完整训练和推理代码，便于二次开发

不足之处

  • 项目早期，文档和社区支持待观察
  • 模型效果依赖训练数据，中文场景需自行验证

适用场景

  • 智能语音助手/智能家居的实时对话
  • 跨语言语音翻译（如会议同传）
  • 端到端语音交互模型的教学与研究

替代项目

Qwen-Audio、SpeechGPT、Mini-Omni

项目介绍

MooER 是开源模型领域的开源项目，由 MooreThreads 开发，2024 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 422 个项目，GitHub 星标数为 219。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-14。提供训练和推理代码，可自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：智能语音助手/智能家居的实时对话。同类可对比的替代方案包括 Qwen-Audio、SpeechGPT、Mini-Omni。

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