FireRedASR2S ： 小红书开源的语音识别模型

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主要介绍

FireRedASR2S 是小红书开源的工业级一体化语音识别系统，旨在将单点语音能力扩展为完整的处理生态。该系统集成了 ASR（自动语音识别）、VAD（语音活动检测）、LID（语种识别）和 Punc（标点预测）四个核心组件，支持普通话、20 多种方言与口音、中英文语码转换以及歌词识别，为开发者提供了高性能、易集成的语音技术解决方案。

功能特点

1. 多语言支持：支持普通话、20 多种方言与口音、中英文语码转换以及歌词识别。
2. 高精度识别：普通话平均字符错误率（CER）低至 2.89%，方言平均 CER 为 11.55%，整体表现优于多个竞品。
3. 完整生态：系统内部集成了 ASR、VAD、LID 和 Punc 四个核心组件，可整合为端到端的工作流，也可单独调用任意单个模块。
4. 高性能与效率：AED 版本平衡性能与效率，支持词级时间戳；LLM 版本结合大语言模型，优化无缝交互。
5. 易集成：提供丰富的 API 接口，支持多种编程语言调用，开发者可以轻松将 FireRedASR2S 集成到现有系统中。

优缺点

优点：

1. 高精度与多语言支持：在多种语言和方言场景下表现出色，满足不同用户的需求。
2. 完整生态与模块化设计：四个核心组件保持自包含与独立性，便于开发者灵活使用。
3. 开源共享：促进语音识别技术的交流与创新，降低技术门槛。

缺点：

1. 输入长度限制：AED 版本最高支持 60 秒的音频，LLM 版本目前支持最长 30 秒的输入，可能限制某些长音频场景的应用。
2. 特定格式要求：系统要求输入 16kHz 16 位单声道 PCM 格式音频，对音频预处理有一定要求。

如何使用

1. 环境配置：确保系统满足运行要求，包括安装必要的依赖库和工具。
2. 下载模型：从 Hugging Face 或 ModelScope 等平台下载预训练模型权重和推理代码。
3. 准备音频：将音频文件转换为系统要求的格式（16kHz 16 位单声道 PCM 格式）。
4. 调用 API：使用系统提供的 API 接口，传入音频文件路径和必要的参数，获取识别结果。
5. 处理结果：根据需要对识别结果进行进一步处理和分析。

框架技术原理

FireRedASR2S 的框架技术原理主要包括以下几个方面：

1. ASR 模块：采用先进的深度学习算法，结合大规模语音数据集进行训练，实现高精度的语音识别。提供 LLM 和 AED 两个版本，分别针对无缝交互和性能效率进行优化。
2. VAD 模块：支持超百种语言的非流式与流式语音活动检测，涵盖语音、歌声及音乐，并具备音频事件检测能力。
3. LID 模块：覆盖 100 多种语言及 20 多种中文方言，通过深度学习模型实现高精度的语种检测。
4. Punc 模块：提供多领域的中英文标点预测服务，通过上下文分析和语言模型实现准确的标点预测。

创新点

1. 一体化设计：将 ASR、VAD、LID 和 Punc 四个核心组件集成在一个系统中，提供完整的语音处理生态。
2. 多语言与方言支持：支持普通话、20 多种方言与口音、中英文语码转换以及歌词识别，满足不同用户的需求。
3. 高性能与效率：通过优化模型结构和算法，实现高精度的语音识别同时保持较低的计算资源消耗。
4. 开源共享：通过开源促进语音识别技术的交流与创新，降低技术门槛，推动技术普惠化。

评估标准

FireRedASR2S 的评估标准主要包括以下几个方面：

1. 字符错误率（CER）：衡量模型在普通话和方言等场景下的识别准确率。
2. F1 分数：用于评估 VAD、LID 和 Punc 等模块的性能，综合考虑精确率和召回率。
3. 实时性：评估模型在处理音频时的延迟和吞吐量，确保满足实时应用的需求。
4. 鲁棒性：测试模型在不同噪声环境和音频质量下的识别性能，确保模型的稳定性和可靠性。

应用领域

FireRedASR2S 的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 智能客服：通过语音识别技术实现用户语音输入的快速识别和回应，提升客户服务效率。
2. 内容创作：为内容创作者提供便捷的素材收集工具，如通过语音输入歌词快速生成文字内容。
3. 教育辅助：用于语音评测、口语练习等场景，帮助学生提升口语能力。
4. 智能家居：实现语音控制智能家居设备，提升用户的生活便利性。
5. 车载系统：在车载环境中实现语音导航、语音控制等功能，提升驾驶安全性。

项目地址

FireRedASR2S 的相关模型权重与推理代码已在以下平台开放下载：

• GitHub：https://github.com/FireRedTeam/FireRedASR2S
• Hugging Face：https://huggingface.co/FireRedTeam/FireRedASR2-AED