歌词识别的专业解决方案
FireRedASR-LLM针对音乐场景的特殊处理：
- pretreatment stage
- 使用Demucs工具分离人声：
python -m demucs.separate -n htdemucs --two-stems=vocals input.mp3 - 标准化采样率为16kHz（可保持音素特征）
- 使用Demucs工具分离人声：
- Parameter Configuration
- 必须启用LLM版本：
--asr_type 'llm' - 推荐设置
{'decode_max_len':100}适应歌词长度
- 必须启用LLM版本：
效果提升技巧：
对于摇滚/说唱音乐，可在pretrained_models目录添加：
1. beat_detector.pth节奏检测模型
2. 修改speech2text.py第87行增加韵律特征提取
实测可将CER从8.7%降至5.2%
This answer comes from the articleFireRedASR: An Open Source Model for Multilingual High-Precision Speech RecognitionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现音乐歌词的高精度识别？
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