FireRedASR通过LLM和AED双版本实现技术路线的战略部署。FireRedASR-LLM版本依托70亿参数的Qwen2大模型，在中文普通话测试中达到3.05%的字错误率(CER)，其采用注意力机制与动态解码技术，特别适合医疗转录、法律文书等专业级应用，但需注意其单次处理限制在30秒音频内。对比之下，FireRedASR-AED版本使用混合编码器-解码器架构，将处理时长扩展至60秒，通过量化压缩技术实现200ms级的实时响应，满足直播字幕、智能客服等场景需求。
这两个版本共享基础声学模型但采用不同的语言模型策略，开发者可根据业务需要在精度与速度间做弹性选择。项目代码库中同时提供了两个版本的预训练模型权重和微调脚本，支持用户进行领域自适应优化。
本答案来源于文章《FireRedASR：多语言高精度语音识别开源模型》
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