What is FireRedASR?
FireRedASR은 실제 환경에서의 활용을 위해 설계된 오픈 소스 자동 음성 인식(ASR) 모델 제품군입니다. 만약 중국 표준어, 중국 방언 또는 영어에서 정확하고 효율적인 음성-텍스트 변환 기능이 필요하다면, FireRedASR이 강력한 해결책을 제시합니다. FireRedASR은 다양한 음향 조건에서 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 ASR에 대한 중요한 요구 사항을 해결하며, 심지어 노래 가사 인식과 같은 특수 작업까지도 지원합니다.
주요 기능:
🗣️ 최첨단 정확도 달성: FireRedASR은 공용 중국 표준어 ASR 벤치마크에서 새로운 최첨단(SOTA) 성능을 제공합니다. 이는 애플리케이션에서 오류가 줄어들고 더욱 신뢰할 수 있는 텍스트 변환이 가능하다는 의미입니다.
⚙️ 아키텍처 선택: 특정 요구 사항에 맞게 두 가지 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
FireRedASR-LLM: Encoder-Adapter-LLM 프레임워크를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 성능을 활용하여 우수한 성능과 원활한 엔드 투 엔드 음성 상호 작용을 제공합니다.
FireRedASR-AED: Attention 기반 Encoder-Decoder (AED) 아키텍처를 사용하여 높은 성능과 계산 효율성 사이의 균형을 유지합니다. LLM 기반 음성 모델에서 음성 표현 모듈로 이상적입니다.
🌐 다양한 언어 및 방언 지원: 중국 표준어, 다양한 중국 방언 및 영어로 된 오디오를 높은 정확도로 변환합니다. 이러한 폭넓은 언어 지원은 더 광범위한 애플리케이션 가능성을 열어줍니다.
🎤 노래 가사 인식: FireRedASR은 노래 가사 인식이라는 까다로운 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 음악 관련 애플리케이션을 위한 고유한 기능을 제공합니다.
💻 간편한 사용법: 간단한 명령을 사용하여 Python 환경을 만들고, 모델 파일을 다운로드하여 배치하고, 종속성을 설치하십시오.
기술 세부 정보:
모델 종류: FireRedASR-LLM (83억 개의 파라미터) 및 FireRedASR-AED (11억 개의 파라미터).
평가 지표: 중국어의 경우 Character Error Rate (CER%), 영어의 경우 Word Error Rate (WER%).
벤치마크: aishell1, aishell2, WenetSpeech (ws_net, ws_meeting), KeSpeech, LibriSpeech (test-clean, test-other)에서 엄격하게 테스트됨.
구조:
FireRedASR-LLM: Encoder-Adapter-LLM 프레임워크.
FireRedASR-AED: Attention 기반 Encoder-Decoder (AED) 아키텍처.
Dependencies: Python 3.10, requirements.txt.
사용 사례:
음성 비서 통합: FireRedASR을 음성 비서에 통합하여 시끄러운 환경이나 다양한 억양에서도 정확한 명령 인식과 자연어 이해를 가능하게 합니다. 낮은 오류율은 안정적인 사용자 상호 작용을 보장합니다.
실시간 텍스트 변환 서비스: 회의, 강의 또는 인터뷰를 위한 실시간 텍스트 변환 서비스를 개발합니다. AED 모델의 효율성은 낮은 대기 시간 처리를 가능하게 하며, LLM 모델은 중요한 애플리케이션에 대해 가장 높은 정확도를 제공합니다.
멀티미디어 콘텐츠 분석: FireRedASR을 사용하여 비디오에 대한 자막을 자동 생성하거나, 오디오 아카이브를 색인화하거나, 팟캐스트의 콘텐츠를 분석합니다. 노래 가사 인식 기능은 음악 플랫폼을 위한 고유한 기능을 지원합니다.
결론:
FireRedASR은 산업 등급의 음성 인식을 원하는 개발자와 연구자에게 강력하고 다재다능한 솔루션을 제공합니다. 최첨단 정확도, 유연한 아키텍처 옵션 및 다국어 지원은 광범위한 애플리케이션에 매력적인 선택이 됩니다. 이 프로젝트의 오픈 소스 특성은 커뮤니티 기여와 해당 분야의 추가 발전을 장려합니다.
FAQ:
Q: 각 모델의 입력 길이 제한은 어떻게 되나요?
A: FireRedASR-AED는 최대 60초의 오디오 입력을 지원합니다. 60초보다 긴 입력은 환각 문제를 일으킬 수 있습니다. 200초를 초과하는 입력은 위치 인코딩 오류를 발생시킵니다. FireRedASR-LLM은 최대 30초의 오디오 입력을 지원합니다.
Q: 배치 빔 검색 중에 FireRedASR-LLM의 잠재적인 반복 문제를 어떻게 처리해야 합니까?
A: FireRedASR-LLM으로 배치 빔 검색을 사용할 때는 입력 발화의 길이가 비슷한지 확인하십시오. 길이의 현저한 차이는 더 짧은 발화에서 반복으로 이어질 수 있습니다. 데이터 세트를 길이별로 정렬하거나 배치 크기를 1로 설정하여 이 문제를 완화할 수 있습니다.
Q: FireRedASR-LLM 및 FireRedASR-AED 모델 간의 주요 차이점은 무엇입니까?
A: FireRedASR-LLM은 LLM을 활용하여 최대 정확도와 엔드 투 엔드 음성 상호 작용을 위해 설계되었습니다. FireRedASR-AED는 높은 성능을 유지하면서 계산 효율성을 우선시하므로 음성 표현 모듈로 적합합니다.
Q: 오디오를 필요한 형식으로 어떻게 변환할 수 있습니까?
A: 제공된 FFmpeg 명령을 사용하십시오:
ffmpeg -i input_audio -ar 16000 -ac 1 -acodec pcm_s16le -f wav output.wav. 이렇게 하면 오디오가 16kHz 16비트 PCM 형식으로 변환됩니다.Q: 모델 파일은 어디에서 다운로드할 수 있습니까?
A: 모델 파일은 Hugging Face에서 다운로드할 수 있습니다. 링크는 제공된 문서 [Model]에서 확인할 수 있습니다. 또한 FireRedASR-LLM-L의 경우 Qwen2-7B-Instruct를 다운로드해야 합니다.
Q: 필요한 Python 버전은 무엇입니까? A: Python 3.10.
More information on FireRedASR
Launched
Pricing Model
Free
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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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