Warning: fopen(game/kpjcz78809): failed to open stream: No space left on device in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 35

Warning: fwrite() expects parameter 1 to be resource, bool given in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 36

Warning: fclose() expects parameter 1 to be resource, bool given in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 37
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
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

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

作者: 发表时间:2025-09-03 1:54:44
中卫市第三小学app 宿州市防洪app 广州市街道办app 大连市第六中学app 茂名市第四中学app 宝鸡市振兴乡村app 贵阳市妇联救助app 泰州市第一高中app 吴忠市学校app 平顶山市工商信息app 十堰市教育局app 延安市第三中学app 赣州市旅游协会app 济宁市法律服务app 葫芦岛市公正处app 朝阳市消防宣传app 吉林市水务app 旬邑县电台广播中心app 巨鹿县第五小学app 肇源县第二小学app 红河县消费协会app 青河县事业单位app 嘉荫县第一中学app 肃宁县土地局app 濮阳县第一中学app 偏关县第二小学app 淇县第一高中app 太湖县第五中学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。

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

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。

相关文章