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

株洲市暴雨监控中心app 铁岭市第五高中app 银川市民政管理app 黄冈市司法管理app 银川市农业app 梧州市第二中学app 嘉兴市教育局app 贵港市公共文化服务app 防城港市税务局app 聊城市教育局app 大邑县文旅信息app 保德县第四高中app 涞源县不良信息举报app 沂南县税务局app 宁县土地申报app 红原县政要信息app 冕宁县台风信息app 米脂县电视台广播app 柳城县同城app 华容县政要信息app 尼勒克县中心校app 松桃苗族自治县第六中学app 泰来县税务局app 庆城县第五中学app 左云县天气监控中心app 江华瑶族自治县消防宣传app 郁南县第三中学app 来凤县振兴乡村app 盐源县教育信息app 盂县未成年保护协会app 千阳县第一中学app 霞浦县农业app 剑河县公益app 麻阳苗族自治县防灾信息app 石阡县教研app 炉霍县政务服务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。