

Fireredasr AED L
簡介 :
FireRedASR-AED-L 是一個開源的工業級自動語音識別模型,專為滿足高效率和高性能的語音識別需求而設計。該模型採用基於注意力的編碼器-解碼器架構,支持普通話、中文方言和英語等多種語言。它在公共普通話語音識別基準測試中達到了新的最高水平,並且在歌唱歌詞識別方面表現出色。該模型的主要優點包括高性能、低延遲和廣泛的適用性,適用於各種語音交互場景。其開源特性使得開發者可以自由地使用和修改代碼,進一步推動語音識別技術的發展。
需求人群 :
該產品適用於需要高效語音識別的開發者、企業和研究機構,尤其適合那些需要支持多種語言和方言的場景,如智能客服、語音助手和教育應用。開源特性使其成為學術研究和商業應用的理想選擇。
使用場景
在智能客服系統中,快速準確地識別用戶語音指令,提供即時響應。
用於教育應用,幫助學生練習普通話發音和聽力理解。
在音樂製作中,準確識別和轉錄歌唱歌詞,輔助創作和編輯。
產品特色
支持普通話、中文方言和英語的語音識別
在公共普通話語音識別基準測試中達到最高水平
具備出色的歌唱歌詞識別能力
開源代碼,便於開發者進行定製和優化
提供多種模型變體,滿足不同性能和效率需求
使用教程
1. 從 Hugging Face 下載模型文件並放置在 'pretrained_models' 文件夾中。
2. 創建 Python 環境並安裝依賴項。
3. 將音頻文件轉換為 16kHz 16-bit PCM 格式。
4. 使用命令行工具或 Python API 調用模型進行語音識別。
5. 根據需要調整模型參數,如 beam size 和解碼長度,以優化識別效果。
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