FireRedASR-AED模型主要特点
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架构设计
- 编码器-解码器结构：采用Conformer编码器与Transformer解码器的结合。Conformer模块通过多头自注意力和卷积增强局部与全局依赖建模，Transformer解码器通过交叉注意力实现高效序列转换。
- 子采样策略：编码器通过两层卷积（步长2，核大小3）将时间分辨率从10ms降至40ms，降低计算复杂度。
- 混合分词策略：中文使用字符级分词，英文使用BPE分词，总词表量7,832，支持中英文混合输入。
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训练数据与策略
- 高质量数据：训练语料包含约70,000小时专业转录的普通话语音（人工标注为主），辅以11,000小时英语数据，覆盖多样化的声学条件和说话人。
- 渐进正则化训练：从小模型到大模型逐步引入正则化（如Dropout和SpecAugment），优化收敛稳定性。
- 轻量化设计：1.1B参数规模（相比LLM的8.3B更紧凑），适合资源受限场景。
中文准确率表现
- 公开测试集 ：
在AISHELL-1、AISHELL-2 iOS、WenetSpeech（互联网和会议场景）四个公开普通话测试集上，平均CER为 3.18%，优于其他开源模型（如Paraformer-Large的4.56%）和部分商业模型（如ProviderA-Large的4.56%）。 - 多源场景 ：
在短视频、直播、自动字幕等真实场景中，CER为 3.74% ，相对商业基线（CER 4.56%）实现 18% 的相对错误率降低（CERR）。
对方言的适应性
- 方言测试集 ：
在KeSpeech（涵盖8种中文方言）测试集上，CER为 4.48%，显著优于开源模型Baichuan-omni（6.7%）和Qwen-Audio（9.9%）。 - 训练数据泛化 ：
尽管训练数据以普通话为主，但通过多样化的说话人和声学条件覆盖，模型能够有效泛化到方言场景。此外，混合分词策略和Conformer的局部建模能力增强了对口音变化的鲁棒性。
总结
FireRedASR-AED凭借高效的架构设计、高质量训练数据及渐进正则化策略，在普通话识别中达到行业领先的准确率（CER 3.18%），并在方言场景中展现出色泛化能力（CER 4.48%）。其轻量化特性（1.1B参数）和开源协议使其成为工业部署与学术研究的理想选择。