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

广州市土木工程app 湖州市粮食管理app 固原市税务局app 雅安市征地服务app 防城港市灾害救助app 秦皇岛市消防宣传app 海口市公共法律服务app 唐山市信息公开app 武汉市非物质文化遗产app 鄂州市审计公开app 海口市振兴乡村app 商丘市市场监督app 潮州市论坛app 日照市第六中学app 防城港市政府公报app 张家界市审计公开app 云浮市便民app 景德镇市财政信息app 广安市第二小学app 河池市中心校app 梅州市第一高中app 临沂市政府信息公开指南app 蚌埠市国土信息app 玉林市助农app 六盘水市振兴乡村app 秦皇岛市第四小学app 咸宁市天气监控中心app 天水市第四高中app 灵台县防火app 武宣县政务服务app 丰宁满族自治县卫生协会app 勐海县数据管理局app 伊吾县中心校app 乡宁县建设局信息app 霍城县国土信息app 左云县服务大厅app 唐县第三小学app 沂南县台风监控中心app 永善县粮食管理app 靖宇县水务app 嘉鱼县非物质文化遗产app 罗田县第二中学app 鄢陵县第四中学app 台江县灾害救助app 灵山县振兴乡村app 东兰县国土信息app 日土县电视台广播app 巴青县中心校app 夏县粮食管理app 天台县便民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。