小红书 FireRed 团队开源了基于大模型的语音识别模型 FireRedASR，在中文普通话公开测试集上取得了 SOTA 效果。FireRedASR 系列模型包含 FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED 两种核心结构，分别针对语音识别的极致精度和高效推理需求。FireRedASR-LLM 结合了文本预训练 LLM 的能力，适用于对准确率要求极高的场景；FireRedASR-AED 基于 Attention-based Encoder-Decoder 架构，平衡了准确率与推理效率。该模型在多种日常场景和歌词识别中均表现出色，并对中文方言和英语也有良好的支持。

🚀 FireRedASR 模型由小红书 FireRed 团队开发并开源，在中文语音识别领域取得突破，在业界广泛采用的中文普通话公开测试集上，凭借卓越的性能取得了新 SOTA。

🎯 FireRedASR 系列模型包含两种核心结构：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对语音识别的极致精度和高效推理需求量身打造，并开源了不同规模的模型和推理代码，旨在全面覆盖多样化的应用场景。

📊 在业界常用的中文普通话公开测试集上，FireRedASR-LLM 取得了最优 CER 3.05%，成为新 SOTA！FireRedASR-AED 紧随其后取得 3.18%，两者均比 Seed-ASR 的 3.33% 低、并且参数量更小。

🎤 FireRedASR 在短视频、直播、语音输入和智能助手等多种来源组成的 Speech 测试集上，CER 相对降低 23.7%~40.0%，在需要歌词识别能力的场景中，CER 实现了 50.2%～66.7% 的相对降低。

🌍 FireRedASR 在中文方言（KeSpeech）和英语（LibriSpeech）测试集上，CER 显著优于此前的开源 SOTA 模型，展现了其鲁棒的语言适配能力。

2025-02-09 13:03 北京

模型和代码已经全部开源。

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语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）是一种将语音转化为文字的技术，被广泛应用于智能语音交互和多媒体内容理解领域，例如语音助手、语音输入、视频字幕等场景。衡量中文 ASR 性能的主要指标是字错误率（CER，Character Error Rate），该值越低，表示模型的识别效果越好。

近日，小红书 FireRed 团队正式发布并开源了基于大模型的语音识别模型 ——FireRedASR，在语音识别领域带来新突破。在业界广泛采用的中文普通话公开测试集上，FireRedASR 凭借卓越的性能取得了新 SOTA！FireRedASR 在字错误率（CER）这一核心技术指标上，对比此前的 SOTA Seed-ASR，错误率相对降低 8.4%，充分体现了团队在语音识别技术领域的创新能力与技术突破。

论文标题：FireRedASR: Open-Source Industrial-GradeMandarin Speech Recognition Modelsfrom Encoder-Decoder to LLM Integration

论文地址：http://arxiv.org/abs/2501.14350

项目地址：https://github.com/FireRedTeam/FireRedASR

FireRedASR 介绍

FireRedASR 系列模型包含两种核心结构：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对语音识别的极致精度和高效推理需求量身打造。团队开源了不同规模的模型和推理代码，旨在满足全面覆盖多样化的应用场景。

FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED 的结构如下图所示： 

FireRedASR-LLM（左）：结合了文本预训练 LLM 的能力，为极致的 ASR 准确率而生，适用于对准确率要求极高的应用场景。

FireRedASR-AED（右下）：基于经典的 Attention-based Encoder-Decoder 架构，FireRedASR-AED 通过扩展参数至 1.1B，成功平衡了 ASR 语音识别的高准确率与推理效率。

实验及结果

下图是 FireRedASR 和其他 ASR 大模型的对比，在业界常用的中文普通话公开测试集上，FireRedASR-LLM（8.3B 参数量）取得了最优 CER 3.05%、成为新 SOTA！FireRedASR-AED （1.1B 参数量）紧随其后取得 3.18%，两者均比 Seed-ASR（12+B 参数量）的 3.33% 低、并且参数量更小。FireRedASR 也比 Qwen-Audio、SenseVoice、Whisper、Paraformer 取得了更优的 CER。

(aishell1 表示 AISHELL-1 测试集，aishell2 表示 AISHELL-2 iOS 测试集，ws_net 和 ws_meeting 分别表示 WenetSpeech 的 Internet 和 Meeting 测试集)

FireRedASR 不仅在公开测试集上表现优异，在多种日常场景下，也展现了卓越的语音识别效果。

如下图所示，在由短视频、直播、语音输入和智能助手等多种来源组成的 Speech 测试集上，与业内领先的 ASR 服务提供商（ProviderA）和 Paraformer-Large 相比， FireRedASR-LLM 的 CER 相对降低 23.7%~40.0%，优势十分明显。

值得一提的是，在需要歌词识别能力的场景中，FireRedASR-LLM 也表现出极强的适配能力，CER 实现了 50.2%～66.7% 的相对降低，这一成果进一步拓宽了 FireRedASR 的应用范围，使其不仅能胜任传统语音识别需求，还能在创新性的多媒体场景中大放异彩。

值得一提的是，FireRedASR 在中文方言和英语场景中同样表现不俗。在 KeSpeech（中文方言）和 LibriSpeech（英语）测试集上，FireRedASR 的 CER 显著优于此前的开源 SOTA 模型，使其在支持好普通话 ASR 的前提下，在中文方言和英语上也足够通用，进一步凸显了其鲁棒的语言适配能力。

好奇为什么 FireRedASR 能取得如此好的效果吗？可以参考 FireRed 团队公开的技术报告一探究竟，并且模型和代码已经全部开源（链接见上文）。

FireRed 团队希望通过开源能为语音社区做出贡献，促进 ASR 的应用和端到端语音交互的发展。

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