Seed-ASR是一款由字節跳動開發的高性能語音識別模型，基于大型語言模型（LLM）構建。該模型經過超過2000萬小時的語音數據和近90萬小時的配對ASR數據的訓練，能夠支持普通話及13種中國方言的轉錄，同時也能識別英語和其他7種外語。Seed-ASR的創新技術使其在背景噪音和多人交談的復雜環境中，識別準確率比現有大型ASR模型低10%-40%。以下是Seed-ASR的詳細介紹。

Seed-ASR是什么

Seed-ASR是字節跳動推出的一款先進的語音識別（ASR）模型，利用強大的大型語言模型（LLM）來進行語音到文本的轉換。它經過大規模的語音數據訓練，能夠高效支持多種語言和方言的轉錄，并在上下文理解方面表現出色。這款模型在眾多應用場景中表現出色，包括視頻轉錄、在線會議和實時直播等，能夠在嘈雜環境中依然保持高識別準確率。

Seed-ASR的主要功能

• 高精度語音識別：能夠精準識別和轉錄多種語言、方言與口音的語音信號。
• 多語言支持：不僅支持普通話和英語，還具備擴展至超過40種語言的潛力。
• 上下文感知：通過歷史對話和其他上下文信息提升關鍵詞的識別和轉錄準確性。
• 大規模訓練：利用豐富的語音數據訓練，增強模型的泛化能力和適應性。
• 分階段訓練策略：采用自監督學習、監督微調、上下文微調和強化學習等多種階段性訓練，逐步提升模型性能。
• 長語音處理：有效處理長時間的語音輸入，確保信息完整性與轉錄準確性。

Seed-ASR的技術原理

• 大型語言模型（LLM）基礎：Seed-ASR建立在強大的大型語言模型上，具備卓越的文本理解和生成能力。
• 音頻條件的語言模型（AcLLM）框架：該框架通過輸入連續的語音信號與上下文信息，利用預訓練的LLM生成相應文本。
• 自監督學習（SSL）：通過大規模無標簽的語音數據訓練，捕捉豐富的語音特征。
• 監督微調（SFT）：在自監督學習后，使用大量語音-文本對進行訓練，建立語音到文本的映射關系。
• 上下文感知訓練：引入上下文信息（如歷史對話）來提升模型在特定場景下的識別能力。
• 強化學習（RL）：基于ASR性能指標優化模型的文本生成，特別關注語義重要部分的準確轉錄。

Seed-ASR的項目地址

• 項目官網：https://bytedancespeech.github.io/seedasr_tech_report/
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2407.04675

如何使用Seed-ASR

• 環境準備：確保擁有滿足Seed-ASR運行需求的硬件和軟件條件，包括足夠的計算能力、內存和存儲空間。
• 獲取模型：授權用戶可通過字節跳動或相關渠道獲取Seed-ASR模型及其必要的依賴庫。
• 數據準備：收集并準備待處理的語音數據，包括音頻文件或實時語音流。
• 數據預處理：對語音數據進行必要的預處理，如去噪、分割和歸一化，以提高識別精度。
• 模型配置：根據應用場景配置Seed-ASR模型參數，包括選擇語言和輸入上下文信息。
• 模型部署：將Seed-ASR模型部署到服務器或云平臺上，確保能夠處理語音數據。

Seed-ASR的應用場景

• 智能助手和語音交互：在智能手機、家居設備等中實現語音指令識別和互動功能。
• 自動字幕生成：為視頻內容、直播和會議等自動生成字幕，提升內容的可獲取性。
• 會議記錄和轉錄：在商務會議、講座和研討會中自動記錄并轉錄語音為文本。
• 客戶服務：在呼叫中心或在線客服中自動理解客戶的語音，提高響應速度與問題解決效率。
• 語音搜索：在搜索引擎或應用中支持語音輸入，幫助用戶快速找到所需信息。
• 語言學習和教育：為語言學習者提供發音和聽力練習的實時反饋及改進建議。