FireRedASR-AED-L
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Fireredasr AED L
简介 :
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型,专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构,支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平,并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性,适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码,进一步推动语音识别技术的发展。
需求人群 :
该产品适用于需要高效语音识别的开发者、企业和研究机构,尤其适合那些需要支持多种语言和方言的场景,如智能客服、语音助手和教育应用。开源特性使其成为学术研究和商业应用的理想选择。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 69.3K
使用场景
在智能客服系统中,快速准确地识别用户语音指令,提供即时响应。
用于教育应用,帮助学生练习普通话发音和听力理解。
在音乐制作中,准确识别和转录歌唱歌词,辅助创作和编辑。
产品特色
支持普通话、中文方言和英语的语音识别
在公共普通话语音识别基准测试中达到最高水平
具备出色的歌唱歌词识别能力
开源代码,便于开发者进行定制和优化
提供多种模型变体,满足不同性能和效率需求
使用教程
1. 从 Hugging Face 下载模型文件并放置在 'pretrained_models' 文件夹中。
2. 创建 Python 环境并安装依赖项。
3. 将音频文件转换为 16kHz 16-bit PCM 格式。
4. 使用命令行工具或 Python API 调用模型进行语音识别。
5. 根据需要调整模型参数,如 beam size 和解码长度,以优化识别效果。
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