FireRedASR —— 小红书开源的自动语音识别模型

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主要介绍

FireRedASR 是小红书 FireRed 团队开源的基于大模型的语音识别模型，旨在推动语音识别技术的发展和应用。该模型在中文普通话语音识别领域取得了新的 SOTA（State of the Art，最佳性能），并在多种日常场景下展现了卓越的语音识别效果。FireRedASR 包含两种核心结构：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对语音识别的极致精度和高效推理需求设计。

功能特点

高准确率：FireRedASR 在中文普通话公开测试集上取得了极低的字错误率（CER），体现了其卓越的性能。
多场景适用：FireRedASR 不仅适用于传统的语音识别场景，还能在短视频、直播、语音输入和智能助手等多种创新性多媒体场景中大放异彩。
高效推理：FireRedASR-AED 通过扩展参数至 1.1B，成功平衡了高准确率与推理效率，满足了不同应用场景的需求。
鲁棒的语言适配能力：FireRedASR 在中文方言和英语场景中同样表现不俗，进一步凸显了其语言适配能力。

优缺点

优点：

高准确率：FireRedASR 在中文语音识别领域取得了新的 SOTA，字错误率较低。
多场景适用：支持多种日常和创新性多媒体场景，应用范围广泛。
高效推理：FireRedASR-AED 在保证准确率的同时，提高了推理效率。
开源共享：FireRedASR 的模型和代码已经全部开源，有助于推动语音识别技术的发展和应用。

缺点：

计算资源需求：作为基于大模型的语音识别模型，FireRedASR 可能需要较高的计算资源来支持训练和推理。
特定场景优化：尽管在多种场景下表现优异，但在某些特定场景（如极端噪声环境）下可能仍需要进一步优化。

如何使用

使用 FireRedASR 通常涉及以下几个步骤：

获取模型：从 GitHub 仓库（项目地址见下文）下载 FireRedASR 的模型和代码。
安装依赖：确保安装了运行模型所需的依赖项，如 Python、PyTorch 等。
数据准备：准备需要识别的语音数据，确保数据格式与模型输入要求匹配。
模型推理：使用 FireRedASR 对准备好的语音数据进行推理，将语音转化为文字。
结果处理：对识别结果进行处理，如后处理、错误校正等，以满足具体应用需求。

框架结构

FireRedASR 包含两种核心结构：

FireRedASR-LLM：结合了文本预训练 LLM 的能力，为极致的 ASR 准确率而生，适用于对准确率要求极高的应用场景。
FireRedASR-AED：基于经典的 Attention-based Encoder-Decoder 架构，通过扩展参数至 1.1B，成功平衡了高准确率与推理效率。

创新点

结合文本预训练 LLM：FireRedASR-LLM 通过结合文本预训练 LLM 的能力，提高了语音识别的准确率。
高效推理架构：FireRedASR-AED 通过扩展参数和优化架构，成功平衡了高准确率与推理效率。
多场景适用：FireRedASR 不仅适用于传统的语音识别场景，还能在多种创新性多媒体场景中大放异彩。

评估标准

评估 FireRedASR 的性能时，可以采用以下标准：

字错误率（CER）：衡量中文语音识别性能的主要指标，值越低表示识别效果越好。
推理效率：评估模型在推理过程中的计算资源消耗和时间成本。
语言适配能力：考察模型在不同语言（如中文方言、英语）下的表现。
鲁棒性：评估模型在噪声、口音、语速变化等条件下的稳定性。

应用领域

FireRedASR 可以应用于多个领域，包括但不限于：

语音助手：实现与设备的自然语言交互，提高用户体验。
语音输入：将语音转化为文字，提高输入效率。
视频字幕：为视频内容自动生成字幕，方便用户观看。
智能客服：自动转写用户语音，提高客服效率。
多媒体内容理解：对音频、视频等多媒体内容进行语音识别和理解。

项目地址

论文标题：FireRedASR: Open-Source Industrial-Grade Mandarin Speech Recognition Models from Encoder-Decoder to LLM Integration
论文地址：http://arxiv.org/abs/2501.14350
项目地址：https://github.com/FireRedTeam/FireRedASR

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