Seed-ASR：字节跳动推出的基于大型语言模型（LLM）的语音识别模型

什么是Seed-ASR？

背景与动机

现代ASR系统通常采用端到端模型，通过深度学习技术直接从音频信号中提取特征并生成文本。然而，这些模型在处理多样化的语音信号时，如不同的领域、语言、口音等，往往表现不佳。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何利用大型语言模型（LLM）的强大能力来提升ASR系统的性能。

定义与架构

Seed-ASR是字节跳动推出的一款基于大型语言模型（LLM）的语音识别模型。它采用了音频条件下的大型语言模型（AcLLM）框架，通过输入连续的语音表示和上下文信息到LLM中，利用LLM的上下文感知能力和强大的语言建模能力，从而实现更准确的语音识别。Seed-ASR的主要创新点在于将音频信号和上下文信息无缝集成到LLM中，通过大规模分阶段训练，激发LLM的潜在能力，从而在多个领域的评估集中表现出显著改进。

功能特色

多样化语音信号处理

Seed-ASR能够处理来自不同领域、语言、口音和方言的多样化语音信号。无论是在医疗、教育、金融等专业领域，还是在日常对话、新闻播报等通用场景，Seed-ASR都能表现出色。

上下文感知能力

传统的ASR模型在处理长句子或复杂语境时，往往容易出现错误。Seed-ASR通过引入上下文信息，增强了模型的上下文感知能力，能够更好地理解语音信号的语义，从而提高识别准确率。

大规模分阶段训练

Seed-ASR采用了大规模分阶段训练策略，通过逐步增加训练数据的复杂度，逐步提升模型的性能。这种训练方式不仅提高了模型的鲁棒性，还使其在面对未知数据时具有更好的泛化能力。

无需额外语言模型

传统的ASR系统通常需要结合额外的语言模型来提升性能。而Seed-ASR通过将音频信号和上下文信息直接输入到LLM中，实现了端到端的语音识别，无需额外的语言模型，简化了系统架构，降低了部署成本。

技术细节

音频条件下的大型语言模型（AcLLM）

AcLLM是Seed-ASR的核心技术之一。在AcLLM框架下，音频信号被转换为连续的语音表示，然后与上下文信息一起输入到LLM中。具体来说，音频信号首先通过声学模型（如卷积神经网络）提取特征，生成连续的语音表示；然后，这些语音表示与上下文信息（如前文已识别的文本）一起作为输入，送入LLM中进行解码，生成最终的文本输出。

大规模分阶段训练

Seed-ASR采用了大规模分阶段训练策略，主要包括以下几个阶段：

1. 预训练阶段：使用大规模无标注数据对LLM进行预训练，使其具备基本的语言理解和生成能力。

2. 微调阶段：使用带有标注的语音数据对预训练的LLM进行微调，使其适应特定的语音识别任务。

3. 增强训练阶段：通过引入更多的多样化数据（如不同领域的语音数据、不同口音的数据等），进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力。

上下文感知能力的激发

为了激发LLM的上下文感知能力，Seed-ASR在训练过程中引入了多种上下文信息，如前文已识别的文本、当前说话人的身份信息等。这些上下文信息有助于模型更好地理解语音信号的语义，从而提高识别准确率。

应用场景

专业领域

Seed-ASR在专业领域的应用非常广泛，如医疗、教育、金融等。在医疗领域，Seed-ASR可以帮助医生快速记录病历，提高工作效率；在教育领域，Seed-ASR可以用于自动批改口语作业，减轻教师的工作负担；在金融领域，Seed-ASR可以用于自动转录电话会议，方便后续分析。

日常生活

在日常生活中，Seed-ASR也有着广泛的应用。例如，智能家居设备可以通过Seed-ASR实现语音控制，提高用户体验；智能客服系统可以通过Seed-ASR实现自动应答，提高服务效率；车载导航系统可以通过Seed-ASR实现语音导航，提高驾驶安全性。

媒体与娱乐

在媒体与娱乐领域，Seed-ASR同样有着重要的应用。例如，新闻播报可以通过Seed-ASR实现自动转录，方便观众阅读；电影字幕可以通过Seed-ASR自动生成，提高制作效率；在线教育平台可以通过Seed-ASR实现自动字幕，提高学习体验。

相关官方链接

• 项目主页：Seed-ASR官方网站

• 论文链接：Seed-ASR论文

总结

Seed-ASR作为一种基于大型语言模型的语音识别模型，通过引入音频条件下的大型语言模型（AcLLM）框架，结合大规模分阶段训练和上下文感知能力的激发，实现了在多个领域的显著改进。无论是专业领域、日常生活还是媒体与娱乐，Seed-ASR都展现出了强大的性能和广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步，Seed-ASR有望在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。