小红书开源语音识别模型FireRedASR登场，中文识别准确率出类拔萃

威海市数据管理局app 克拉玛依市教育局app 张家口市信息公开app 绵阳市消防局app 三明市灾害救助app 娄底市农业app 荆州市暴雨监控中心app 随州市防火app 本溪市水利app 林芝市消防宣传app 滨州市第二高中app 晋中市旅游协会app 荆州市政务监督app 克拉玛依市妇联救助app 莆田市台风监控中心app 南阳市旅游监督app 连云港市论坛app 德阳市法律服务app 玉林市政府公报app 岳阳市税务局app 金昌市工商信息app 通化市第六小学app 呼玛县养老服务app 滨海县中心校app 德化县人社管理app 德安县第一中学app 故城县防火app 曹县桥梁管理app 宾县工商局app 巴塘县工程造价app 法库县第二中学app 乐安县申建app 丹凤县森林消防app 宾县事业单位app 交城县第三中学app 平乡县市场监督app 习水县城乡建设app 北川羌族自治县消防宣传app 桑日县第四中学app 嵊泗县养殖补助app 万年县农业补贴app 永泰县安全宣传app 彝良县第五小学app 隆安县环境保护协会app 汤旺县防洪信息app 博爱县农业局app 交口县风力发电app 兴县农业补贴app 永宁县重大建设公开app

近日，小红书旗下的 FireRed 团队推出了全新的开源语音识别模型——FireRedASR。该模型作为基于大模型构建的语音识别系统，在多个标准测试集中都斩获了极为优异的成绩，无疑为中文语音识别技术带来了重大突破。

FireRedASR 的核心指标是字错误率（CER），该指标越低，表示模型的识别效果越好。在最近的公开测试中，FireRedASR 的 CER 达到了3.05%，较之前的最佳模型 Seed-ASR 降低了8.4%。这一结果显示出 FireRed 团队在语音识别技术上的创新能力。

FireRedASR 模型分为两种核心结构:FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED。前者专注于极致的语音识别精度，后者则在准确率与推理效率之间实现了良好的平衡。团队提供了不同规模的模型和推理代码，以满足各种应用场景的需求。

在多个日常应用场景中，FireRedASR 同样展现了强大的性能。在由短视频、直播和语音输入等多种来源组成的测试集中，FireRedASR-LLM 的 CER 相较于业内领先的服务提供商降低了23.7% 至40%。特别是在需要歌词识别的场景中，该模型的表现尤为突出，CER 实现了50.2% 至66.7% 的相对降低。

此外，FireRedASR 还在中文方言和英语场景中表现优异，其 CER 在 KeSpeech 和 LibriSpeech 测试集上显著优于之前的开源模型，证明其在多种语言环境中的鲁棒性和适应性。

FireRed 团队希望通过开源这一新模型，推动语音识别技术的发展和应用，为语音交互的未来贡献力量。所有模型和代码已在 GitHub 上公开，鼓励更多开发者和研究者参与其中。