What is FireRedASR?
FireRedASR 是一系列为实际应用而设计的开源自动语音识别 (ASR) 模型。如果您需要在普通话、中文方言或英语中实现准确高效的语音转文本功能，FireRedASR 将提供强大的解决方案。它满足了对强大 ASR 的关键需求，该 ASR 在各种声学条件下表现出色，甚至扩展到诸如歌词识别之类的专业任务。
主要特点：
🗣️ 达到顶尖准确率：FireRedASR 具有一流的性能，在公共普通话 ASR 基准测试中实现了新的技术水平 (SOTA)。 这意味着您的应用程序的错误更少，转录更可靠。
⚙️ 选择您的架构： 从两种模型变体中选择以满足您的特定需求：
FireRedASR-LLM： 采用 Encoder-Adapter-LLM 框架，利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能来实现卓越的性能和无缝的端到端语音交互。
FireRedASR-AED： 采用基于注意力的编码器-解码器 (AED) 架构，在高性能和计算效率之间取得平衡。 非常适合作为基于 LLM 的语音模型中的语音表示模块。
🌐 支持多种语言和方言： 以高精度转录普通话、各种中国方言和英语的音频。 这种广泛的语言覆盖范围开辟了更广泛的应用程序可能性。
🎤 识别歌词： FireRedASR 在具有挑战性的歌词识别领域表现出色，为音乐相关应用程序提供独特的功能。
💻 易于使用： 创建一个 Python 环境，下载并放置模型文件，然后使用简单的命令安装依赖项。
技术细节：
模型变体：FireRedASR-LLM（83 亿个参数）和 FireRedASR-AED（11 亿个参数）。
评估指标： 中文的字错误率 (CER%) 和英文的词错误率 (WER%)。
基准： 在 aishell1、aishell2、WenetSpeech (ws_net, ws_meeting)、KeSpeech 和 LibriSpeech (test-clean, test-other) 上进行了严格的测试。
架构：
FireRedASR-LLM：Encoder-Adapter-LLM 框架。
FireRedASR-AED：基于注意力的编码器-解码器 (AED) 架构。
依赖项： Python 3.10, requirements.txt。
使用案例：
语音助手集成： 将 FireRedASR 集成到语音助手中，以实现准确的命令识别和自然语言理解，即使在嘈杂的环境中或具有不同的口音。 低错误率可确保可靠的用户交互。
实时转录服务： 开发用于会议、讲座或访谈的实时转录服务。 AED 模型的效率允许低延迟处理，而 LLM 模型为关键应用程序提供最高的准确性。
多媒体内容分析： 使用 FireRedASR 自动生成视频字幕、索引音频档案或分析播客内容。 歌词识别功能为音乐平台提供独特的功能。
结论：
对于寻求工业级语音识别的开发人员和研究人员来说，FireRedASR 提供了一个强大而通用的解决方案。 它具有一流的准确性、灵活的架构选项和多语言支持，使其成为各种应用程序的引人注目的选择。 该项目的开源性质鼓励社区贡献和该领域的进一步发展。
常见问题解答：
问：每个模型的输入长度限制是什么？
答： FireRedASR-AED 支持最长 60 秒的音频输入。 长于 60 秒的输入可能会导致幻觉问题。 超过 200 秒的输入将触发位置编码错误。 FireRedASR-LLM 支持最长 30 秒的音频输入。
问：如何处理 FireRedASR-LLM 在批量束搜索期间的潜在重复问题？
答： 将批量束搜索与 FireRedASR-LLM 结合使用时，请确保输入话语的长度相似。 长度上的显着差异可能导致较短话语中的重复。 您可以按长度对数据集进行排序，或者将批量大小设置为 1 来缓解此问题。
问：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED 模型之间的主要区别是什么？
答： FireRedASR-LLM 旨在最大限度地提高准确性和端到端语音交互，从而利用 LLM。 FireRedASR-AED 在保持高性能的同时优先考虑计算效率，使其适合作为语音表示模块。
问：如何将音频转换为所需的格式？
答： 使用提供的 FFmpeg 命令：
ffmpeg -i input_audio -ar 16000 -ac 1 -acodec pcm_s16le -f wav output.wav。 这会将音频转换为 16kHz 16 位 PCM 格式。问：在哪里可以下载模型文件？
答： 可以从 Hugging Face 下载模型文件。 链接在提供的文档 [Model] 中提供。 您还需要为 FireRedASR-LLM-L 下载 Qwen2-7B-Instruct。
问：需要什么 Python 版本？ 答： 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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