讓臺語 AI 進入全民應用開發新階段！

陽明交大攜手聯發科，打造具商用水準的臺語AI模型與開源生態系

2026/08/25

國立陽明交通大學人工智慧語音研發中心攜手聯發科技，歷經兩年多研發，共同開源 Breeze-ASR-26 華台語語音辨認模型。目前模型的臺語語音辨認效能已具商用水準，並持續開發可直接辨認臺文的版本，希望降低臺語語音 AI 的使用門檻，讓學界、產業與開發社群都能直接使用、延伸與創新。

Breeze-ASR-26 自 2026 年 4 月 14 日發布後，迅速獲得社群採用。至 6 月 14 日，Hugging Face 累積下載量已突破 9,000 次；截至 8 月 25 日，累積下載量更已突破 34,422  次，最近 30 天仍有高達 15,143 次下載。目前已有 21 個 Hugging Face 直接衍生模型及 71 個 Likes。依研究團隊統計，71 個 Likes 約落在 Hugging Face 全平臺前 3%～5%，相較於平臺模型平均約 1.14 個 Likes，約為平均值的 60 倍，顯示其在 AI 社群中受到高度關注。

Breeze-ASR-26 的影響並未只停留在模型下載。目前已有至少 11 個 GitHub 專案實際採用或整合，包括 docker-whisperX、jt-live-whisper、QwenASRMiniTool、Speakey 等；並已衍生出 4 項 App／終端應用，包含手機 App。此外，至少已有 36 個新聞、媒體及相關網頁頁面與 3 支 YouTube 影片介紹相關成果。

研究影響也同步擴大。據研究團隊目前掌握，已有至少 10 件研究或應用計畫採用或規劃導入 Breeze-ASR-26，並已有至少 2 篇研究論文以其作為基礎模型。像 Breeze-ASR-26 這樣在短短數月內，同時形成衍生模型、開源專案、App、研究計畫與論文再利用，其擴散速度與廣度相當少見。這也意味著 Breeze-ASR-26 正從單一研究模型，逐步發展為可由不同團隊持續使用、改良與再創新的臺語 AI 共享基礎設施。

此次成果也仰賴政府與產業共同支持。研究團隊特別感謝經濟部協助促成 NVIDIA Taipei-1 算力資源申請核准、緯創資通贊助兩套 DGX-H100 系統，以及 長問科技提供各項支持，讓本土語言大型 AI 模型所需的長期研發與大規模運算得以持續推進。

陽明交大人工智慧語音研發中心未來將持續發展臺語及其他臺灣本土語言的語音辨認、語音合成、大型語言模型與多模態 AI 技術，讓人工智慧不只「聽懂臺灣」，更能進一步保存、傳承與發展臺灣的語言文化與在地知識。