本文介绍了Whisper-MCE模型在minor language和mixed language语音识别方面的卓越表现，提出了一种新的评估机制。通过与基线模型whisper-large-v2比较，展示了Whisper-MCE模型准确捕捉原始音频内容、实现更高的识别准确率和更快的识别速度的能力。在识别mixed language的特定任务中，Whisper-MCE模型超越了其他现有模型。

本文介绍了 Whisper-MCE 模型在 minor language 和 mixed language 语音识别方面的卓越表现，提出了一种新的评估机制以解决在这些语境下对其有效性进行评估时的挑战。该模型比基线模型 whisper-large-v2 更准确捕捉原始音频内容，实现更高的识别准确率和更快的识别速度。在 mixed language 识别任务中，该模型超越了其他现有模型。