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https://github.com/modelscope/FunASR
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tasks:
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- audio-visual-speech-recognition
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domain:
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- audio, visual
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model-type:
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- Autoregressive
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frameworks:
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- pytorch
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backbone:
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- transformer/conformer
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metrics:
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- WER/B-WER
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license: Apache License 2.0
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language:
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- en
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tags:
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- FunASR
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- Alibaba
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- ICASSP 2024
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- Audio-Visual
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- Hotword
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- Long-Context Biasing
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datasets:
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train:
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- SlideSpeech corpus
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test:
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- dev and test of SlideSpeech corpus
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indexing:
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results:
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- task:
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name: Audio-Visual Speech Recognition
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dataset:
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name: SlideSpeech corpus
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type: audio # optional
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args: 16k sampling rate, 5002 bpe units # optional
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metrics:
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- type: WER
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value: 18.8% # float
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description: beamsearch search, withou lm, avg.
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args: default
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widgets:
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- task: audio-visual-speech-recognition
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inputs:
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- type: audio
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name: input
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title: 音频
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- type: text
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name: input
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title: OCR识别文本
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finetune-support: True
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# Paraformer-large模型介绍
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## Highlights
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- 热词版本：[Paraformer-large热词版模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404/summary)支持热词定制功能，基于提供的热词列表进行激励增强，提升热词的召回率和准确率。
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- 长音频版本：[Paraformer-large长音频模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)，集成VAD、ASR、标点与时间戳功能，可直接对时长为数小时音频进行识别，并输出带标点文字与时间戳。
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## <strong>[FunASR开源项目介绍](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)</strong>
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<strong>[FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)</strong>希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并推动语音识别生态的发展。让语音识别更有趣！
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[**github仓库**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)
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| [**最新动态**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#whats-new)
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| [**环境安装**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#installation)
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| [**服务部署**](https://www.funasr.com)
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| [**模型库**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/model_zoo)
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| [**联系我们**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#contact)
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## 模型原理介绍
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随着在线会议和课程越来越普遍，如何利用视频幻灯片中丰富的文本信息来改善语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR）面临着新的挑战。视频中的幻灯片与语音实时同步，相比于统一的稀有词列表，能够提供更长的上下文相关信息。因此，我们提出了一种创新的长上下文偏置网络（LCB-net），用于音频-视觉语音识别（Audio-Visual Speech Recognition，AVSR），以更好地利用视频中的长时上下文信息。
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<img src="fig/lcbnet1.png" alt="AVSR整体流程框架" width="500" />
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<img src="fig/lcbnet2.png" alt="LCB-NET模型结构" width="500" />
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具体来说，我们首先使用OCR技术来检测和识别幻灯片中的文本内容，其次我们采用关键词提取技术来获取文本内容中的关键词短语。最后，我们将关键词拼接成长上下文文本和音频同时输入到我们的LCB-net模型中进行识别。而LCB-net模型采用了双编码器结构，同时建模音频和长上下文文本信息。此外，我们还引入了一个显式的偏置词预测模块，通过使用二元交叉熵（BCE）损失函数显式预测长上下文文本中在音频中出现的关键偏置词。此外，为增强LCB-net的泛化能力和稳健性，我们还采用了动态的关键词模拟策略。实验证明，我们提出的LCB-net热词模型，不仅能够提升关键词的识别效果，同时也能够提升非关键词的识别效果。具体实验结果如下所示：
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<img src="fig/lcbnet3.png" alt="实验结果" width="500" />
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更详细的细节见：
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- 论文： [LCB-net: Long-Context Biasing for Audio-Visual Speech Recognition](https://arxiv.org/abs/2401.06390)
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## 相关论文以及引用信息
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```BibTeX
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@inproceedings{yu2024lcbnet,
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title={LCB-net: Long-Context Biasing for Audio-Visual Speech Recognition},
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author={Fan Yu, Haoxu Wang, Xian Shi, Shiliang Zhang},
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booktitle={ICASSP},
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year={2024}
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}
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