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FireRedASR在歌词识别方面有什么特殊能力？如何使用这一功能？

2025-08-30

1.4 K

歌词识别功能详解

FireRedASR在歌词识别领域具有突破性表现，特别是FireRedASR-LLM版本在此方面达到业内领先水平。

核心优势

专业优化的声学模型，能准确识别音乐中的模糊发音
特别适配的文本模型，理解歌词特有的韵律和重复结构
对背景音乐的噪声有强鲁棒性

使用方法

使用FireRedASR-LLM进行歌词识别的命令与常规转录类似，但需要指定LLM模型：

python speech2text.py --wav_path your_song.wav --asr_type "llm" --model_dir pretrained_models/FireRedASR-LLM-L

使用建议

确保音频不要超过30秒(LLM版本限制)
对于长歌曲，建议分割处理后再拼接结果
可以配合参数调整提高识别效果

注意：此功能在K-pop、中文流行等歌曲类型上测试表现优异，识别率明显优于普通ASR系统。

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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