多语言处理能力解析
FireRedASR在单一模型中实现了对普通话、中文方言和英语的高效识别，而不需要切换模型。
技術的実現
- 统一编码的神经网络架构，能自动识别输入语音的语言类别
- 包含专门训练的方言子模型，如粤语、川话等
- 英语语音识别采用端到端技术优化
パフォーマンス
在标准测试集上：
- 中文普通话CER 3.05%(当前最优)
- 粤语识别准确率达92%+
- 英语WER(word error rate)低于8%
使用方法
与常规语音转录操作相同，模型会自动适配：
model = FireRedAsr.from_pretrained("llm","pretrained_models/FireRedASR-LLM-L")
results = model.transcribe(["audio_id"],["path/to/audio"],{"use_gpu":1})
アドバンテージだ：相比需要单独分语言处理的其他ASR系统，FireRedASR大大简化了多语言场景下的工作流程。
この答えは記事から得たものである。FireRedASR：多言語高精度音声認識のためのオープンソースモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " FireRedASR如何处理多语言语音识别？对英语和中文方言的支持如何？
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