Seed-ASR
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Seed-ASR

基于大型语言模型的语音识别技术。

Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中,利用LLM的能力,在大规模训练和上下文感知能力的引导下,显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比,Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低,进

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    • Seed-ASR简介概述

      Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中,利用LLM的能力,在大规模训练和上下文感知能力的引导下,显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比,Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低,进一步证明了其强大的性能。

      需求人群:

      "Seed-ASR的目标受众主要是需要高精度语音识别服务的企业或个人,如语音转文字服务提供商、多语言内容制作者、以及需要在复杂环境下进行语音识别的应用开发者。该技术特别适合于需要处理多种语言和方言,以及在特定上下文环境中进行准确语音识别的场景。"

      使用场景示例:

      企业使用Seed-ASR进行会议录音的实时转写,提高会议记录的效率和准确性。

      内容创作者利用Seed-ASR将视频或播客中的语音内容转换成文字,便于内容的多平台分发。

      教育机构采用Seed-ASR进行课堂录音的转写,便于学生复习和教师评估。

      产品特色:

      上下文感知能力:能够根据对话历史、代理名称、代理描述信息等上下文信息提高识别准确性。

      多领域适应性:在不同领域如商业、教育、娱乐等场景中均能提供准确的语音识别服务。

      多语言支持:支持中文和英文等多种语言的语音识别。

      多方言识别:能够识别包括吴语、粤语、四川话等多种中国方言。

      错误自我修正:用户对字幕的修改可以作为识别提示,避免在后续视频中重复同样的错误。

      背景噪声鲁棒性:即使在有背景噪声的情况下也能保持较高的识别准确率。

      使用教程:

      步骤1: 访问Seed-ASR的官方网站或下载相关APP。

      步骤2: 注册并登录账户,根据需要选择合适的服务套餐。

      步骤3: 上传需要识别的语音文件或直接进行实时语音识别。

      步骤4: 设置识别参数,如选择语言、方言等。

      步骤5: 开始识别过程,等待Seed-ASR处理语音数据。

      步骤6: 检查识别结果,根据需要进行编辑和修正。

      步骤7: 导出或使用识别后的文字数据,用于进一步的分析或记录。

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