58同城AI Lab在WeNet中开源Efficient Conformer模型

2022年8月，58同城TEG-AI Lab语音技术团队完成了WeNet端到端语音识别的大规模落地，替换了此前基于Kaldi的系统，并针对业务需求对识别效果和推理速度展开优化，取得了优异的效果，当前录音文件识别引擎处理语音时长达1000万小时/年，流式语音识别引擎支持语音对话量超过5000万次/年，详细工作可以参考《58同城：WeNet端到端语音识别大规模落地方案[1]》。 在优化工作中，我们复现了Efficient Conformer[2]模型，在实际场景数据上，与Kaldi最优模型相比，识别效果上CER绝对降低3%，解码性能提升61%。与Conformer相比，识别效果上CER从10.01%降低至9.30%，解码性能提升10%，结合int8量化，解码性能可提升60%。我们也在AISHELL-1公开数据集上进行了评测，CER为4.56%（No LM）。模型代码已开源至WeNet[3]。 本文主要介绍我们对Efficient Conformer的复现工作，包含：模型介绍、模型实现、流式推理支持以及相关实验结果。

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