ByteDance发布的AI语音识别系统——Seed-ASR

Seed-ASR指的是什么？

字节跳动开发了名为Seed-ASR的语音识别系统，该系统利用大型语言模型（LLM）技术构建而成。经过使用超过2000万小时的声音资料及接近90万小时匹配的ASR数据进行训练后，它能够支持普通话以及13种不同的中国方言转录，并且可以辨识英语及其他7种外语语音内容。Seed-ASR通过采用包括自监督学习、针对性微调、情境感知培训和强化学习在内的多种技术手段，显著增强了其识别精度与理解上下文的能力。无论是在视频播放场景中，还是在网络直播或会议环境中，特别是在存在多人对话或者背景噪音的情况下，该系统依旧能够提供准确的转录服务，并且将错误率降低了10%-40%相比于市面上已有的大型ASR模型。得益于其在情境感知方面的卓越表现，Seed-ASR特别适用于智能助手和语音搜索等应用场景中使用。

Seed-ASR的核心作用

• 精准的语音辨识技术能够精确辨识并转换多种语言、方言及发音方式的音频信息。
• 多种语言兼容性支持该服务兼容普通话和英语等众多语言，并且能够进一步拓展到涵盖超40种不同的语言。
• 情境理解通过运用过往对话记录及视频修改历史等背景资料，增强对关键字辨识与转换文字的精确度。
• 大型培训通过利用丰富的语音资料库来培训模型，以提升其广泛的适用性。
• 逐步培训方法经过自监督学习、指导性微调、情境适应调整及强化学习等多个环节的训练，逐渐增强模型的表现能力。
• 处理长时间音频内容妥善管理长时间语音输入，确保信息无遗失且转换文本精确无误。

Seed-ASR的核心技术机制

• 基础的大型语言模型（LLM）知识Seed-ASR 依托于大型语言模型的坚实基础，充分发挥了其卓越的文本解析与创作技能。
• 语音环境下的语言模型（VoCLM）架构该系统利用预先训练好的语言大模型，将连贯的声音表述及相关的背景资料作为输入，从而使模型能够解析声音的信息，并产出对应的文本输出。
• 自我监督学习（SSL）通过在大规模无标注的语音数据集上训练，音频编码模型能够提取出多样的声音特性。
• 指导性精细调整（GFA）完成SSL阶段后，通过利用大量的语音与文本配对数据来训练模型，以构建从语音到文本的转换关系。
• 基于上下文的理解培训利用包含历史对话和视频编辑记录在内的上下文数据进行训练，以增强模型针对具体情境的辨识精度。
• 增强学习（RL）通过采用以ASR性能标准为基础的激励机制，我们能够更深入地改进模型在文本创作上的表现，尤其是确保对意义关键段落进行精准转换。

Seed-ASR项目的仓库位置

• 官方网站建设项目在ByteDance的语音技术报告页面中，可以找到关于SeedASR的技术详情。这个链接指向了详细介绍ByteDance所开发的SeedASR技术的相关文档和研究报告。（注：由于原始内容是一个网址，并且没有具体的文字信息可供改写，上述文本是对该URL背后可能包含的内容进行的一种描述性表述）。
• 关于技术的arXiv论文访问链接以获取最新的学术研究文档：https://arxiv.org/pdf/2407.04675，该链接提供了详细的科研资料。

怎样操作Seed-ASR

• 准备工作环境务必符合Seed-ASR运作所必需的软硬件条件，包括充足的处理性能、内存容量及储存资源。
• 取得模型获得许可的用户能够通过字节跳动或是其相关的平台来访问和下载Seed-ASR模型以及该模型运行所必需的各种依赖包。
• 资料预备搜集和整理欲供模型分析处理的语音资料，涵盖音频文档及即时语音传输。
• 数据前期处理依据需求对音频资料实施预处理操作，包括降噪、切分和标准化等步骤，旨在增强识别的精准度。
• 设置模型参数依据使用场景调整Seed-ASR的设置参数，如语言选项和背景信息的输入等。
• 模型的实施把Seed-ASR模型安装在服务器或者云端环境中，以保证能够接受和分析语音信息。

Seed-ASR的使用情境

• 语音互动与智能化助理在诸如智能手机和智能家居装置等产品中实现语音命令的辨识与互动功能。
• 自动生成字幕针对视频材料、现场直播及各类会议自动创建字幕，以此增强相关内容的易获取性。
• 会议纪要与文字实录在商业洽谈会、学术演讲和专题讨论等活动上实现语音的自动化录制与文字转化。
• 客户支持服务于呼叫中心及线上客户服务中实现对顾客话语的自动化解析，以达到更快的问题反馈与处理速度。
• 声控查找在搜索工具或应用程序里启用语音录入功能，让用户能够迅速借助口语指令获取相关信息。
• 学习语言与教育培训为语言学习者的发音与听力训练提供支持，并给予即时的反馈及改善建议。