What is FireRedASR?
FireRedASRは、実用的なアプリケーション向けに設計された、オープンソースの自動音声認識（ASR）モデルファミリーです。北京語、中国語の方言、または英語で、高精度かつ効率的な音声テキスト変換機能が必要な場合、FireRedASRは強力なソリューションを提供します。多様な音響条件下でも非常に優れた性能を発揮する、堅牢なASRに対する重要なニーズに対応し、歌の歌詞認識のような特殊なタスクにも対応します。
主な特徴：
🗣️ 最新鋭の精度を実現： FireRedASRは、公開されている北京語ASRのベンチマークで、最新鋭（SOTA）の性能を達成しています。これにより、エラーが減少し、アプリケーションの信頼性の高い文字起こしが可能になります。
⚙️ アーキテクチャの選択： 特定のニーズに合わせて、2つのモデルバリアントから選択できます。
FireRedASR-LLM： Encoder-Adapter-LLMフレームワークを採用し、大規模言語モデル（LLM）の能力を活用して、優れた性能とシームレスなエンドツーエンドの音声インタラクションを実現します。
FireRedASR-AED： AttentionベースのEncoder-Decoder（AED）アーキテクチャを利用し、高い性能と計算効率のバランスを取っています。LLMベースの音声モデルにおける音声表現モジュールとして最適です。
🌐 多言語および方言のサポート： 北京語、さまざまな中国語の方言、および英語の音声を高精度で文字起こしします。この幅広い言語サポートにより、アプリケーションの可能性が広がります。
🎤 歌の歌詞認識： FireRedASRは、歌の歌詞認識という困難な分野で優れた能力を発揮し、音楽関連のアプリケーションに独自の機能を提供します。
💻 使いやすさ： Python環境を作成し、モデルファイルをダウンロードして配置し、簡単なコマンドを使用して依存関係をインストールします。
技術的な詳細：
モデルバリアント： FireRedASR-LLM（83億パラメータ）およびFireRedASR-AED（11億パラメータ）。
評価指標： 中国語の文字誤り率（CER％）および英語の単語誤り率（WER％）。
ベンチマーク： aishell1、aishell2、WenetSpeech（ws_net、ws_meeting）、KeSpeech、およびLibriSpeech（test-clean、test-other）で厳密にテストされています。
アーキテクチャ：
FireRedASR-LLM：Encoder-Adapter-LLMフレームワーク。
FireRedASR-AED：AttentionベースのEncoder-Decoder（AED）アーキテクチャ。
依存関係： Python 3.10、requirements.txt。
利用事例：
音声アシスタントの統合： FireRedASRを音声アシスタントに統合して、騒がしい環境や多様なアクセントでも、正確なコマンド認識と自然言語理解を可能にします。低いエラー率により、信頼性の高いユーザーインタラクションが保証されます。
リアルタイム文字起こしサービス： 会議、講義、またはインタビュー用のリアルタイム文字起こしサービスを開発します。AEDモデルの効率により、低遅延処理が可能になり、LLMモデルは重要なアプリケーションに対して最高の精度を提供します。
マルチメディアコンテンツ分析： FireRedASRを使用して、動画の字幕を自動的に生成したり、オーディオアーカイブをインデックス化したり、ポッドキャストのコンテンツを分析したりします。歌の歌詞認識機能により、音楽プラットフォーム向けの独自の機能が実現します。
結論：
FireRedASRは、産業レベルの音声認識を求める開発者や研究者にとって、強力で汎用性の高いソリューションを提供します。最先端の精度、柔軟なアーキテクチャオプション、および多言語サポートにより、幅広いアプリケーションにとって魅力的な選択肢となります。このプロジェクトのオープンソースの性質は、コミュニティの貢献と、この分野のさらなる進歩を促進します。
よくある質問：
Q：各モデルの入力長の制限は何ですか？
A： FireRedASR-AEDは、最大60秒までのオーディオ入力をサポートします。60秒を超える入力は、幻聴の問題を引き起こす可能性があります。200秒を超える入力は、位置エンコーディングエラーを引き起こします。FireRedASR-LLMは、最大30秒までのオーディオ入力をサポートします。
Q：FireRedASR-LLMでバッチビームサーチ中に発生する可能性のある繰り返し問題を処理するにはどうすればよいですか？
A： FireRedASR-LLMでバッチビームサーチを使用する場合は、入力発話の長さが類似していることを確認してください。長さが大幅に異なると、短い発話で繰り返しが発生する可能性があります。データセットを長さでソートするか、バッチサイズを1に設定して、この問題を軽減できます。
Q：FireRedASR-LLMモデルとFireRedASR-AEDモデルの主な違いは何ですか？
A： FireRedASR-LLMは、LLMを活用して、最大限の精度とエンドツーエンドの音声インタラクションを実現するように設計されています。FireRedASR-AEDは、高い性能を維持しながら計算効率を優先し、音声表現モジュールとして適しています。
Q：オーディオを必要な形式に変換するにはどうすればよいですか？
A： 提供されているFFmpegコマンドを使用します：
ffmpeg -i input_audio -ar 16000 -ac 1 -acodec pcm_s16le -f wav output.wav。これにより、オーディオが16kHz 16ビットPCM形式に変換されます。Q：モデルファイルはどこからダウンロードできますか？
A： モデルファイルはHugging Faceからダウンロードできます。リンクは、提供されているドキュメント[Model]にあります。FireRedASR-LLM-Lには、Qwen2-7B-Instructもダウンロードする必要があります。
Q：必要なPythonのバージョンは何ですか？ A： Python 3.10。
More information on FireRedASR
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
FireRedASR was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-04.
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