字节跳动推出Seed-ASR：先进的多语言自动语音识别模型

摘要

字节跳动开发了Seed-ASR，一种高级的自动语音识别（ASR）模型，基于大语言模型（LLM）框架构建，专门处理多语言、方言和口音的语音信号。该模型在普通话和13种中国方言，以及英语等8种语言上表现卓越，并计划扩展至超过40种语言。

主要特点

1. 📈 高识别准确率：大规模训练显著降低字错误率（WER）。
2. 🔊 大模型容量：配备近20亿参数的音频编码器和专家混合大语言模型。
3. 🌐 多语言支持：支持普通话、方言及多国语言识别。
4. 💬 上下文感知能力：利用对话历史等上下文信息提高准确性。

技术优势

1. 🛠️ 分阶段训练流程：自监督学习到强化学习逐步优化性能。
2. 📱 无需额外语言模型的部署能力：简化部署流程，降低系统复杂性。
3. 🔍 长语音内容处理：无需分段，直接处理长时间语音输入。

应用场景

1. 🎤 会议记录和日常对话转录。
2. 🎬 视频和直播内容的语音识别。
3. 🔎 语音搜索和智能助手交互。

评估结果

Seed-ASR 在多个测试集上展现出色性能，尤其在中文和英文识别任务中，错误率大幅降低。

相关链接

– 项目及演示

– 研究论文