
会议录音转写选ASR?实测对比7大模型,帮你找到最优解。
核心内容:
7款主流ASR模型在准确率与速度上的横向评测结果
iOS三种录音模式对识别效果的具体影响
降噪处理对转写准确率的实际作用分析
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会议场景和同传不太一样。
同传、实时字幕这类场景,更关注边说边出结果,延迟要尽量低。会议录音通常是录制结束后再转写,用户更在意的是识别准不准,以及处理时间是否能接受。
所以我这次调研了市面上离线 ASR的能力。
我拿一段真实会议录音,测试了不同 ASR 模型、iOS 收音模式,以及降噪前后的效果,主要想确认三件事:
1. 默认 ASR 模型选哪个?
2. iOS 录音模式怎么配?
3. 降噪能不能提升识别率?
先说结论:
默认用阿里百炼 FunASR。
更追求准确率,可以用火山 seedasr 标准版。
iOS 默认用 spokenAudio。
降噪能改善听感,但对识别率基本没帮助。
* *
一、ASR 模型怎么选
这次测了 7 个模型:
Provider WER 平均耗时
火山 seedasr 标准版11.44%118.33 秒
阿里百炼 FunASR13.54%31.35 秒
阿里百炼千问 3 ASR Flash 14.68%48.04 秒
阿里百炼 Qwen ASR Flash 14.70%46.35 秒
微软 Azure Speech 批量转写 15.13%538.43 秒
火山 bigmodel 极速版 18.40%15.76 秒
腾讯云录音文件识别 21.42%63.03 秒
这轮结果比较清楚:
•火山 seedasr 标准版最准,但耗时更长。
•FunASR 综合最均衡,准确率不错,速度也合适。
•火山极速版最快,但识别错误会多一些。
所以默认方案建议用:
阿里百炼 FunASR
如果更看重准确率,对等待时间没那么敏感,可以切到:
火山 seedasr 标准版
* *
二、iOS 录音模式怎么选
这次在 FunASR 下,对比了三种 iOS 收音模式:
iOS 收音模式 WER
spokenAudio 标准模式14.16%
measurement 测量模式 15.52%
voiceChat 增强模式 19.78%
结果是:
spokenAudio 最好,measurement 次之,voiceChat 最差。
这三个模式本身适合的场景不太一样。
spokenAudio:适合播客、语音内容和会议录音
spokenAudio 更偏向语音内容处理,适合人声为主的录音场景。
对于会议转写来说,它的识别效果最好,建议作为默认模式。
measurement:适合保留原始声音
measurement 会尽量少做额外处理,更接近原始录音。
适合做音频测试、声学分析,或者需要保留现场声音细节的场景。
但在会议转写里,它的识别效果略差于 spokenAudio。
voiceChat:适合实时通话
voiceChat 更适合语音通话、在线会议、实时连麦这类场景。
它会更关注实时听感,让对话听起来更清楚,但不一定适合录制后再做 ASR。
这次测试里,voiceChat 的 WER 明显更高。
所以 iOS 默认建议用:
spokenAudio 标准模式
* *
三、降噪有没有用
这次还测了 Adobe Audition 降噪。
用同一段音频,对比降噪前后的识别结果:
Provider 降噪前 WER 降噪后 WER
阿里百炼 FunASR 14.16%14.76%
火山 seedasr 标准版 12.25%12.19%
听感上,降噪后的音频确实更干净,背景声少了,人声也更突出。
但识别率基本没变。
FunASR 反而略差了一点,火山标准版几乎持平。
所以这一轮的结论是:
降噪适合改善回听体验,但不适合作为提升 ASR 准确率的主要手段。
* *
最后总结
基于这次 23 分钟会议录音测试,当前建议是:
• 默认 ASR:阿里百炼 FunASR
• 高准确率模式:火山 seedasr 标准版
• iOS 默认录音模式:spokenAudio
• measurement:适合保留原始声音
• voiceChat:适合实时通话,不建议用于会议录音转写
• 降噪:可以优化听感,但不是识别率优化重点
这次样本还不算多,结论也仅供参考。
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