【AI大模型前沿】GLM-ASR：智谱开源的高性能语音识别模型
GLM-ASR是由智谱AI开发的开源语音识别模型系列，包括云端的GLM-ASR-2512和开源的GLM-ASR-Nano-2512。该系列模型基于深度学习架构，针对语音识别任务进行优化，不仅在理想环境下表现出色，更注重在复杂声学环境下的鲁棒性。GLM-ASR-Nano-2512采用1.5B参数，通过特定的训练策略，覆盖多噪声、多口音、低音量以及中文方言等复杂语音样本，使其在实际应用中表现出色。
系列篇章💥
目录
前言
在当今数字化时代，语音识别技术已成为人机交互的重要组成部分。从智能助手到视频字幕生成，语音识别的应用场景日益丰富。然而，现有的语音识别模型在面对复杂声学环境、方言识别以及低音量语音时，往往表现不佳。智谱AI推出的GLM-ASR系列模型，旨在解决这些问题，为开发者和用户提供更高效、更准确的语音识别解决方案。
一、项目概述
GLM-ASR是由智谱AI开发的开源语音识别模型系列，包括云端的GLM-ASR-2512和开源的GLM-ASR-Nano-2512。该系列模型基于深度学习架构，针对语音识别任务进行优化，不仅在理想环境下表现出色，更注重在复杂声学环境下的鲁棒性。GLM-ASR-Nano-2512采用1.5B参数，通过特定的训练策略，覆盖多噪声、多口音、低音量以及中文方言等复杂语音样本，使其在实际应用中表现出色。
二、核心功能
（一）精准语音转文字
GLM-ASR能够将语音实时转换为文字，支持多场景、多语种和多口音，字符错误率低，确保高精度识别。无论是普通话、英语还是其他方言，模型都能准确转录，广泛应用于会议记录、语音助手等场景，提升语音交互的效率和准确性。
（二）方言与低音量识别
该模型优化了对粤语等方言的支持，并能在低音量（如耳语）场景下准确捕捉和转录语音。这种能力使其在方言地区或安静场所（如图书馆、办公室）中表现出色，满足多样化的语音识别需求。
（三）端侧隐私保护
GLM-ASR-Nano-2512可在本地运行，无需上传语音数据到云端，保护用户隐私，同时降低交互延迟。这种端侧部署方式特别适合对隐私和实时性要求较高的场景，如个人设备上的语音助手。
（四）智能交互与功能拓展
基于GLM-ASR的智谱AI输入法支持翻译、改写、情绪转化等操作，提供“人设”切换功能，适应不同场景的表达需求。此外，开发者还可以通过语音输入代码逻辑和注释，实现复杂指令操作和数学计算。
（五）专属词汇定制
用户可以导入专属词汇、项目代号、生僻人名和地名等，提升特定领域的识别准确率。这一功能对于专业领域（如医疗、法律、科技）的应用尤为重要，确保专业术语和特定词汇能够被准确识别。
三、技术揭秘
（一）深度学习架构
GLM-ASR基于先进的深度学习架构，通过大规模语音数据训练，学习语音与文本的映射关系。这种架构能够自动提取语音特征，适应不同语言和方言的复杂模式，为高精度语音识别提供基础。
（二）多场景优化
模型在训练中覆盖了多噪声、多口音、低音量及方言等复杂语音样本，增强了在真实世界复杂声学环境下的鲁棒性。这种优化使其在实际应用中表现稳定，无论是在嘈杂环境还是低音量场景下都能准确识别。
（三）推理框架支持
GLM-ASR-Nano-2512支持主流推理框架，如 Hugging Face transformers、vLLM 和 SGLang。结合自定义解码逻辑，模型可实现高效推理，满足不同开发需求，方便集成到各种应用中。
（四）低延迟设计
模型采用轻量化设计，确保在端侧运行时低延迟响应。这种设计特别适合对实时性要求较高的场景，如智能输入法和语音助手，确保用户获得即时反馈。
四、基准评测
在多个基准测试中，GLM-ASR-Nano-2512表现优异，平均错误率仅为4.10%，在开源模型中达到SOTA（State-of-the-Art）水平。在与OpenAI Whisper V3等模型的对比中，GLM-ASR-Nano-2512在中文相关的测试集如Aishell-1上展现出显著优势。
五、应用场景
（一）实时会议纪要
在办公会议中，GLM-ASR能够实时将会议语音精准转录为文字，自动生成会议记录，提升办公效率。它支持多语言和方言，确保不同语言背景的参会者都能准确记录，为后续工作提供清晰的会议纪要和决策依据。
（二）客户服务质检与工单管理
GLM-ASR可用于高精度转录客服通话内容，提升质检效率。通过分析通话记录，企业可以快速识别问题、优化服务流程，并生成工单进行后续处理，从而提高客户满意度和运营效率。
（三）直播视频字幕
对于直播内容，GLM-ASR能够实时生成多语言字幕，方便内容创作与传播。它支持多种语言和方言，确保不同语言背景的观众都能轻松观看直播，提升内容的可访问性和传播范围。
（四）智能AI输入法
作为智谱AI输入法的核心，GLM-ASR支持语音输入进行翻译、改写、代码编写等操作。用户可以通过语音快速生成文本内容，实现高效的人机交互，适用于多种场景，如办公、学习和开发。
（五）移动端与远距离拾音应用
GLM-ASR优化了微弱声音识别能力，适合在手机、远距离麦克风等设备上使用。它能够解决低音量、弱信号下语音识别的难题，确保在安静场所如图书馆或办公室中也能准确捕捉语音，保护用户隐私。
六、快速使用
（一）环境准备
在开始使用GLM-ASR之前，需要确保你的开发环境已经安装了必要的依赖项。根据GitHub仓库提供的指南，你需要安装transformers库以及ffmpeg工具。可以通过以下命令完成安装：
pip install -r requirements.txt
sudo apt install ffmpeg
这些工具是运行GLM-ASR模型的基础，确保你的环境支持音频处理和模型推理功能。
（二）云端调用
如果你需要快速接入GLM-ASR的强大功能，可以使用云端调用的方式。访问智谱开放平台，注册账号后，即可直接调用云端的GLM-ASR-2512模型。这种方式无需本地部署，适合对实时性和计算资源有较高要求的应用场景，例如在线会议转录或实时翻译服务。
（三）本地部署（开源模型）
对于需要隐私保护或离线使用的场景，智谱提供了开源的GLM-ASR-Nano-2512模型。你可以从Hugging Face或ModelScope下载模型权重和推理代码。本地部署的优势在于数据无需上传云端，确保隐私安全，同时可以灵活集成到各种本地应用中。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/GLM-ASR-Nano-2512.git
（四）推理代码示例
以下是使用GLM-ASR-Nano-2512进行推理的示例代码。假设你已经下载了模型权重并安装了必要的依赖项：
python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio examples/example_en.wav # 英文音频
python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio examples/example_zh.wav # 中文音频
运行上述代码后，模型将输出音频文件的转录结果。例如，对于提供的英文示例音频，模型能够准确转录为：“be careful not to allow fabric to become too hot which can cause shrinkage or in extreme cases scorch”。
七、结语
GLM-ASR系列模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，为语音识别领域带来了新的突破。无论是云端的GLM-ASR-2512还是开源的GLM-ASR-Nano-2512，都展现了智谱AI在语音识别技术上的深厚实力。我们期待GLM-ASR能够在更多领域发挥其价值，推动语音交互技术的发展。
项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-ASR
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512
🎯🔖更多专栏系列文章：AI大模型提示工程完全指南、AI大模型探索之路（零基础入门）、AI大模型预训练微调进阶、AI大模型开源精选实践、AI大模型RAG应用探索实践🔥🔥🔥 其他专栏可以查看博客主页📑
😎 作者介绍：资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索（CSDN博客之星|AIGC领域优质创作者）
📖专属社群：欢迎关注【小兵的AI视界】公众号或扫描下方👇二维码，回复‘入群’ 即刻上车，获取邀请链接。
💘领取三大专属福利：1️⃣免费赠送AI+编程📚500本，2️⃣AI技术教程副业资料1套，3️⃣DeepSeek资料教程1套🔥（限前500人）
如果文章内容对您有所触动，别忘了点赞、⭐关注，收藏！加入我们，一起携手同行AI的探索之旅，开启智能时代的大门！
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
23
0- 0
已为社区贡献28条内容
所有评论(0)