小红书开源 FireRedASR 语音识别模型：中英文方言歌词全能识别

近日，小红书正式开源了其最新的语音识别模型 FireRedASR，这一模型在语音识别领域展现了卓越的性能，尤其是在中英文混合识别、方言处理以及歌词识别等复杂场景中表现尤为突出。FireRedASR 在公共普通话 ASR 基准测试中取得了新的最佳成绩，标志着语音识别技术的一次重要突破。

FireRedASR 的核心优势

FireRedASR 提供了两种不同的架构设计，分别针对高性能和高效率的场景需求。首先是 LLM 版，该版本拥有高达 8.3B 参数，能够实现极高的识别准确率，特别适合需要高质量语音转写的场景。LLM 版支持无缝的端到端语音交互，能够处理复杂的语音输入，例如中英文混合对话、方言识别以及歌词转写等任务。

另一种是 AED 版，该版本参数规模为 1.1B，在性能和效率之间实现了良好的平衡。AED 版更适合普通应用场景，例如日常语音助手、实时语音转写等，能够在保证较高识别准确率的同时，显著降低计算资源消耗。

技术亮点与应用场景

FireRedASR 的推出不仅提升了语音识别的准确率，还扩展了其应用场景。无论是需要高精度的专业语音转写，还是对实时性要求较高的普通应用，FireRedASR 都能提供出色的解决方案。例如，在音乐领域，FireRedASR 能够准确识别歌词中的复杂发音，甚至包括方言和外语混合的内容；在智能助手领域，它能够实现流畅的中英文混合对话，为用户提供更自然的交互体验。

此外，FireRedASR 的开源也为开发者社区提供了强大的工具。开发者可以通过 GitHub 获取模型的完整代码和预训练权重，快速集成到自己的项目中。项目地址为：FireRedASR GitHub。

未来展望

随着语音识别技术的不断发展，FireRedASR 的推出无疑为行业树立了新的标杆。其开源策略不仅推动了技术的普及，也为更多创新应用提供了可能性。未来，我们可以期待更多基于 FireRedASR 的语音交互产品和服务，进一步改变人们的生活方式。

如果你对语音识别技术感兴趣，或者正在寻找一款高性能的语音转写工具，不妨尝试 FireRedASR，体验其强大的功能和卓越的性能。