提升多语言识别准确率的解决方案
FireRedASR通过以下设计实现高精度多语言识别：
- 模型架构优化：采用LLM和AED双版本设计，LLM版本基于Qwen2-7B大模型微调，支持跨语言特征学习
- 语料增强技术：训练时加入方言/英语的混合数据增强，自动识别输入语言类型
- 参数调优方案::
- 使用API时设置
{'beam_size':5}增大搜索空间 - 开启GPU加速(
use_gpu:1)提升运算精度 - 对于英语音频，建议在pretrained_models目录添加专属声学模型
- 使用API时设置
特殊场景处理：
方言识别可先通过--asr_type 'aed'进行初步转写，再用LLM版本二次优化，准确率可提升12%
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFireRedASR: Ein Open-Source-Modell für mehrsprachige hochpräzise SpracherkennungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决多语言语音识别准确率不足的问题？
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