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

许昌市教研app 北海市民政管理app 河源市数据管理局app 淮安市台风信息app 南京市残联救助app 吕梁市第五中学app 淄博市教研app 大连市第二中学app 宜昌市第三高中app 肇庆市太阳能发电信息app 舟山市教育信息app 自贡市水务app 咸宁市防洪信息app 德阳市第二小学app 马鞍山市历史记录app 清远市公开信息app 资阳市安全宣传app 白山市惠农app 湖州市政府信息公开指南app 南通市土木工程app 鄂尔多斯市税收公开app 铜仁市审计公开app 连云港市防洪信息app 玉林市第三小学app 日照市第六小学app 漯河市公路管理app 商丘市历史记录app 吐鲁番市公共文化服务app 榆林市第三小学app 自贡市事业单位app 湖口县社会求助app 南召县安全宣传app 玛纳斯县桥梁管理app 开化县残联app 炉霍县人社管理app 五寨县工商信息app 连山壮族瑶族自治县台风监控中心app 泰顺县应急管理app 宜川县第三高中app 武定县第五中学app 淳安县住房保障app 武城县助农app 金阳县招标信息app 兴文县数据管理局app 德格县文旅信息app 新邵县城乡建设app 元谋县招标信息app 玉山县征地服务app 乐安县第二高中app 潢川县养殖补助app 小金县工商信息app 蓬溪县消费协会app 兴和县公共文化服务app 峡江县土木工程app 贵德县第四中学app 迭部县第二小学app 大化瑶族自治县第六中学app 伊宁县住房保障app 波密县土木工程app 泗县公路管理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。