近期，阿里巴巴达摩院发布新一代语音识别模型Paraformer，这是业界首个应用落地的非自回归端到端语音识别模型，在推理效率上最高可较传统模型提升10倍，且识别准确率在多个权威数据集上名列第一。
目前，该模型于魔搭社区面向全社会开源，适用语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等众多场景。
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下一代语音识别模型：
从自回归到非自回归的探索
语音作为最自然的交流途径, 一直是人机交互重要研究领域。当前语音识别基础框架已从最初复杂的混合语音识别系统，演变为高效便捷的端到端语音识别系统。
其中最具代表性的模型是自回归端到端模型Transformer，它在识别过程中需逐个生成目标文字，实现了较高准确率，但计算并行度低，无法高效结合GPU进行推理。
针对该问题，学术界近年提出并行输出目标文字的非自回归模型，然而其建模难度和计算复杂度高，准确率一直有待提升。
02
Paraformer：
高识别率、高效率的单轮非自回归模型
达摩院本次推出的新一代语音识别模型Paraformer，首次在工业级应用层面解决了端到端识别效果与效率兼顾的难题。
Paraformer为单轮非自回归模型，达摩院团队通过创新的预测器设计，实现对目标文字个数及对应声学隐变量的高准确度预测，并引入机器翻译领域的浏览语言模型思路，显著增强了模型对上下文语义的建模。
同时，Paraformer使用长达数万小时、覆盖丰富场景的超大规模工业数据集进行训练，进一步提升了识别准确率。
Paraformer模型结构图
在学术界常用的中文识别评测任务AISHELL-1、AISHELL-2及WenetSpeech等测试集上， Paraformer-large模型均获得了最优的效果。
在专业的第三方全网公共云中文语音识别评测SpeechIO TIOBE白盒测试中,Paraformer-large识别准确率超过98%，是目前公开测评中准确率最高的中文语音识别模型。
SpeechIO TIOBE测试结果
配合GPU推理，不同版本的Paraformer可将推理效率提升5～10倍，同时,Paraformer使用了6倍下采样的低帧率建模方案，可将计算量降低近6倍，支持大模型的高效推理。
达摩院语音实验室负责人鄢志杰介绍，Paraformer是阿里巴巴研发的下一代“杀手锏”级别的语音识别基础模型，未来将广泛应用于会议纪要产品“听悟”、钉钉语音转文字、高德导航等场景。
为尽快惠及中小公司及开发者群体，这款重磅模型“问世即开源”，可于魔搭社区ModelScope体验并下载，企业及个人可进一步开发训练定制化模型。
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