Conformer-2：最先进的语音识别模型

什么是 Conformer-2？

Conformer-2 是 AssemblyAI 在自动语音识别 (ASR) 领域的最新进步，AssemblyAI 是领先的语音 AI 解决方案提供商。这一最先进的模型旨在以非凡的准确度转录口语英语音频，即使在具有挑战性的现实世界条件下也能实现。训练于令人印象深刻的 110 万小时多样化英语音频数据，Conformer-2 直接建立在其前身 Conformer-1 的基础上，同时在专有名词识别、字母数字转录以及整体噪声鲁棒性等关键领域提供针对性的增强。对于构建依赖语音数据的 AI 应用程序的开发者和企业——如呼叫中心分析、播客摘要或虚拟会议转录——Conformer-2 是创建可靠、可扩展的语音转文本管道的关键组件。

与通用 ASR 工具不同，Conformer-2 针对实际、行业特定的用例进行了优化，在这些用例中精确性最为重要。它解决了语音识别中的常见痛点，如误解姓名、数字或处理背景噪声，使其在客户服务、媒体监控和内容创建应用中不可或缺。通过借鉴受大型语言模型缩放定律启发的尖端研究，AssemblyAI 打造了一个不仅匹配而且超越用户中心指标基准的模型，确保转录文本更易读且更具可操作性。

Conformer-2 如何工作？

在核心上，Conformer-2 采用根植于 Conformer 模型家族的复杂架构，该家族结合了卷积和循环神经网络，用于音频处理中的优越序列建模。训练过程借鉴了 Conformer-1 中引入的 noisy student-teacher (NST) 方法，但通过模型集成更进一步。这种技术涉及多个“teacher”模型在海量无标签数据集上生成伪标签，然后训练“student”模型——即 Conformer-2 本身。集成通过将模型暴露于更广泛的预测范围来降低方差并提升鲁棒性，缓解单个模型故障并增强对未见数据的性能。

数据缩放是 Conformer-2 能力的关键。遵循 DeepMind 的 Chinchilla 论文关于大型模型最优训练计算的洞见，AssemblyAI 将数据集扩展至 110 万小时——比 Conformer-1 多 170%——同时将模型扩展至 4.5 亿参数。这种平衡方法遵循语音特定缩放定律，其中音频小时等同于文本令牌（使用启发式：1 小时 ≈ 7200 词或 9576 令牌）。结果？一个在从清晰播客到噪声电话的多样音频源中更好地泛化的模型。

推理速度是 Conformer-2 的另一标志。尽管规模更大，但 AssemblyAI 的服务基础设施优化，包括配备 80GB A100 的自定义 GPU 集群和容错 Slurm 调度器，将延迟降低高达 53.7%。例如，转录一小时音频文件现在只需 1.85 分钟，而 Conformer-1 需要 4.01 分钟。这种效率在不牺牲准确性的前提下实现，使其实时或高容量应用成为可能。

要集成 Conformer-2，用户通过 AssemblyAI 的 API 访问它，该 API 已普遍可用并设置为默认模型。现用户无需更改代码——他们将自动受益于升级。API 支持如新 speech_threshold 参数等功能，允许拒绝低语音音频文件（如音乐或静音），以控制成本并将处理聚焦于相关内容。入门很简单：注册免费 API 令牌，探索文档，或通过基于 Web 的 Playground 上传文件或 YouTube 链接进行测试。

关键改进和性能结果

Conformer-2 保持与 Conformer-1 的词错误率 (WER) 平价，但在与现实需求一致的实际指标中脱颖而出。以下是其进步的分解：

专有名词错误率 (PPNER) 改进 (6.8%)：传统 WER 忽略了实体如姓名或地址错误的影响。AssemblyAI 的自定义 PPNER 指标基于 Jaro-Winkler 相似度，评估专有名词的字符级准确性。在来自呼叫中心和网络研讨会等领域的 60+ 小时标注数据中，Conformer-2 降低了 PPNER，导致更一致、更易读的转录。例如，在客户互动中，正确捕捉客户姓名可以防止下游误传。
字母数字转录准确性 (31.7% 改进)：数字和代码在金融、电商或验证场景中至关重要。Conformer-2 在 100 个合成序列（5-25 位数字，由 10 名说话者发声）上进行了测试，实现了字符错误率 (CER) 的 30.7% 相对降低。它还显示出更低的方差，意味着更少的灾难性错误——适合转录信用卡详情或订单确认等应用。
噪声鲁棒性 (12.0% 改进)：真实音频往往包含背景噪声，与无菌基准不同。使用添加不同信噪比 (SNR) 高斯噪声的 LibriSpeech-clean 数据集，Conformer-2 优于 Conformer-1，尤其在 0 dB SNR（信号与噪声相等）下。这一在噪声条件下比竞争对手高 43% 的优势使其适用于播客、广播或远程会议。

这些收益源于使用多个教师的增强伪标签和多样训练数据，确保模型处理口音、速度和环境的可变性。

用例和实际价值

Conformer-2 赋能广泛的 AI 驱动应用。在 媒体和内容创建 中，它擅长转录播客或视频，实现自动摘要、章节检测或情感分析。对于 客户服务和呼叫中心，其噪声处理和实体识别提升了对支持呼叫的分析，识别行动项或客户痛点。金融和电商 企业受益于准确的数字转录，用于交易日志或 IVR 系统。

模型的价值在于其可扩展性和集成便利性。开发者可以构建生成式 AI 应用——如语音启用聊天机器人或自动化报告生成——而无需应对自定义训练。AssemblyAI 的企业级安全、基准和支持进一步提升其吸引力。早期采用者报告处理更快、输出质量更高，直接影响生产力和用户体验。

Conformer-2 适合谁？

此模型针对处理口语数据的团队、开发者和企业。如果您从事 AI 研究，需要用于实验的鲁棒 ASR；是一家构建无代码语音工具的初创公司；或是一家大规模媒体监控的大型组织——Conformer-2 都合适。它特别适合那些对现成 ASR 在噪声或实体密集音频中的局限性感到沮丧的用户。非技术用户可利用 Playground 进行快速测试，而 API 用户可通过 Python、JavaScript 或其他语言将其集成到工作流中。

为什么选择 Conformer-2？

在拥挤的 ASR 领域，Conformer-2 以其研究支持的创新和客户焦点指标脱颖而出。它避免了过度训练或缩放不足模型的陷阱，提供无妥协的速度。由 AssemblyAI 的内部硬件和多模态及自监督学习持续 R&D 支持，它具有前瞻性。此外，免费试用和透明定价使其易于实验。

要获得最佳语音识别结果，从您下一个项目中的 Conformer-2 开始。无论优化专有名词准确性、确保数字精确性，还是应对噪声环境，此模型设定新标准。探索 AssemblyAI 的文档获取代码示例，或联系销售进行自定义集成——解锁语音 AI 全部潜力从未如此简单。