GLM-ASR：智谱 AI 开源的高性能语音识别模型，方言支持与低音量语音精准转录利器

一、GLM-ASR是什么

GLM-ASR是由智谱AI开源的一款轻量级、高性能语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）项目，其核心目标是打造一款兼顾精度、轻量化与场景适应性的开源语音识别工具，解决传统ASR模型在方言支持不足、低音量语音识别准确率低、复杂场景鲁棒性差等痛点问题。

该项目的核心模型为GLM-ASR-Nano-2512，参数规模仅为1.5B，相较于行业内同类型大参数模型，具备部署成本低、推理速度快的优势，同时在多项权威语音识别基准测试中实现超越，尤其在中文语音识别场景中表现突出。不同于部分仅支持单一语言的开源ASR项目，GLM-ASR从设计之初就注重多语言和方言的适配能力，填补了开源社区在粤语等方言语音识别领域的空白，同时针对“低语/轻声”等特殊语音场景进行专项优化，让语音识别技术能够覆盖更多生活化、实用化的使用场景。

从技术定位来看，GLM-ASR属于端到端的语音识别模型，采用深度学习架构实现从音频信号到文本序列的直接转换，无需复杂的中间处理环节。项目基于Python语言开发，代码结构清晰，文档完善，支持本地部署和云端部署两种方式，既适合科研人员进行模型优化与二次开发，也适合企业开发者快速集成到实际产品中，是一款兼顾学术研究与工业应用的开源语音识别工具。

二、功能特色

GLM-ASR凭借其精准的技术定位和创新的优化方向，具备多项区别于传统开源ASR模型的核心功能特色，具体如下：

1. 多语言与方言深度支持，覆盖多元语音场景

这是GLM-ASR最核心的特色之一。传统开源语音识别模型大多以普通话和英语为主要支持语言，对粤语、川渝方言等汉语方言的识别能力较弱，甚至完全不支持。而GLM-ASR通过构建多语言混合训练数据集，将普通话、英语、粤语等语言数据纳入训练流程，同时针对方言的语音特征、语调变化进行专项建模，大幅提升了方言语音识别的准确率。

在实际测试中，GLM-ASR对粤语日常对话的识别错误率（WER，词错误率）相较于同量级模型降低了30%以上，能够准确转录粤语中的口语化表达和特殊词汇，解决了方言地区用户使用语音识别工具的痛点。此外，模型对英语的识别能力也达到了行业领先水平，可适配英语日常交流、学术演讲等多种场景的语音转录需求。

2. 低音量语音鲁棒性识别，突破环境限制

在日常生活中，“低语/轻声”场景十分常见，例如图书馆内的交流、夜间的语音记录、会议室中的小声讨论等。传统语音识别模型由于对低音量音频的特征提取能力不足，往往会出现识别错误率高、漏字、断句混乱等问题。

GLM-ASR针对这一痛点，专门构建了低音量语音专项训练集，包含不同分贝、不同环境下的轻声语音数据，并通过数据增强技术模拟真实场景中的低音量语音特征。同时，模型在特征提取层引入了注意力机制优化，能够更精准地捕捉低音量音频中的有效语音信号，过滤环境噪声干扰。测试数据显示，在音量低于30分贝的语音场景中，GLM-ASR的识别准确率相较于OpenAI Whisper V3提升了25%，真正实现了“轻声也能精准识别”的目标。

3. 轻量级架构，部署成本低且推理速度快

GLM-ASR的核心模型GLM-ASR-Nano-2512参数规模仅为1.5B，属于轻量级ASR模型范畴。相较于参数规模达10B以上的大型模型，GLM-ASR在部署时对硬件资源的要求更低：普通的消费级显卡（如NVIDIA RTX 3060）即可实现实时推理，无需依赖高成本的企业级GPU集群；在CPU环境下，通过模型量化优化，也能实现较快的转录速度，满足边缘设备的部署需求。

同时，项目团队对模型推理流程进行了深度优化，采用ONNX格式模型导出和推理引擎加速技术，大幅提升了语音转录的效率。在处理10分钟的语音音频时，GLM-ASR的推理时间相较于同参数模型缩短了20%，能够满足实时字幕生成、语音实时转写等对时效性要求较高的场景需求。

4. 复杂场景适应性强，抗噪声能力突出

在实际应用中，语音识别往往面临着各种复杂的环境噪声干扰，例如会议室中的多人说话重叠、马路上的交通噪声、办公室中的设备运行噪声等。GLM-ASR通过在训练过程中引入噪声混合数据增强技术，将多种真实环境噪声与纯净语音数据混合，让模型学习到噪声环境下的语音特征，从而提升模型的抗干扰能力。

在权威基准测试集Wenet Meeting（会议场景语音数据集）的测试中，GLM-ASR的平均词错误率（WER）仅为4.10，相较于同类型开源模型降低了15%以上，能够准确处理多人对话、语音重叠等复杂会议场景的转录任务，为会议记录、远程办公等场景提供可靠的技术支持。

5. 开源免费，支持二次开发与灵活定制

GLM-ASR遵循Apache License 2.0开源协议，这意味着开发者和企业可以免费使用、修改和分发项目代码，无需支付任何授权费用。项目的GitHub仓库提供了完整的代码、训练脚本、推理示例和文档说明，开发者可以根据自身需求对模型进行二次开发，例如添加新的方言支持、优化特定场景的识别准确率、集成到自有产品中。

此外，项目团队还提供了模型的Hugging Face和ModelScope下载链接，方便开发者快速获取预训练模型，无需从零开始训练，大幅降低了使用门槛。

三、技术细节

GLM-ASR的高性能和强适应性，源于其在模型架构、训练策略、数据处理等多个技术层面的创新设计，以下从核心技术模块进行详细解读：

1. 核心模型架构

GLM-ASR采用编码器-解码器（Encoder-Decoder） 端到端架构，这是目前语音识别领域的主流架构之一，能够直接实现从音频特征序列到文本序列的映射，避免了传统语音识别方法中声学模型、语言模型、解码器分离的复杂流程。

• 编码器模块：采用改进版的Conformer架构，Conformer是一种融合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的混合架构，既具备CNN对局部语音特征的提取能力，又具备Transformer对长序列语音特征的建模能力。GLM-ASR对Conformer架构进行了轻量化优化，减少了模型的层数和参数规模，同时引入深度可分离卷积替代传统卷积，在保证特征提取能力的前提下，进一步降低模型的计算量。

• 解码器模块：采用Transformer Decoder架构，并引入因果注意力机制，确保模型在生成文本时能够遵循时序逻辑。同时，解码器与编码器之间采用跨注意力机制，让解码器能够精准聚焦编码器提取的语音特征，提升文本生成的准确性。

• 特征提取层：采用梅尔频谱（Mel Spectrogram） 作为语音特征表示，将原始音频信号转换为梅尔频谱图，能够更好地模拟人类听觉系统的特性。同时，模型在特征提取阶段加入了SpecAugment数据增强技术，通过对频谱图进行时间掩码、频率掩码等操作，提升模型的泛化能力。

2. 训练策略优化

GLM-ASR的高性能离不开科学合理的训练策略，项目团队在模型训练过程中采用了多项优化技术：

• 多语言混合训练：将普通话、英语、粤语等多种语言的语音数据混合输入模型进行训练，让模型学习到不同语言的语音特征差异，提升多语言识别能力。同时，针对不同语言的数据分布差异，采用加权损失函数，对数据量较少的方言数据赋予更高的权重，确保方言识别能力的提升。

• 低音量语音专项训练：构建低音量语音数据集，包含2000小时以上的不同分贝、不同环境的轻声语音数据。在训练过程中，采用动态音量调整技术，模拟真实场景中的音量变化，让模型适应不同音量的语音输入。

• 预训练+微调的两阶段训练：首先使用大规模通用语音数据集对模型进行预训练，让模型学习到通用的语音特征表示；然后使用方言数据、低音量语音数据、会议场景数据等专项数据集进行微调，提升模型在特定场景下的识别能力。这种两阶段训练策略能够兼顾模型的通用性和场景适应性。

• 模型量化与剪枝：为了降低模型的部署成本，项目团队对预训练模型进行了量化和剪枝优化。通过INT8量化技术，将模型的权重从浮点数转换为整数，大幅减少模型的存储空间和计算量；通过结构化剪枝技术，去除模型中的冗余参数，在不损失识别准确率的前提下，提升模型的推理速度。

3. 基准测试性能表现

为了验证模型的性能，项目团队将GLM-ASR与目前主流的开源语音识别模型OpenAI Whisper V3进行了多项基准测试对比，测试结果如下表所示：

注：WER（词错误率）越低，代表模型识别准确率越高。

从测试结果可以看出，GLM-ASR在普通话、粤语、会议场景、低音量场景等多个维度均优于OpenAI Whisper V3，尤其在粤语识别和低音量语音识别场景中，性能提升幅度超过20%，充分体现了其核心特色的优势。

四、应用场景

GLM-ASR凭借其轻量化、高性能、多场景适配的特点，可广泛应用于多个领域的语音识别需求，具体应用场景如下：

1. 智能硬件语音交互

随着智能家居、智能穿戴设备的普及，语音交互已成为智能硬件的核心功能之一。GLM-ASR的轻量级架构和低硬件资源需求，非常适合部署在智能音箱、智能手表、智能家居中控等边缘设备上。

例如，在方言地区的智能家居场景中，用户可以使用粤语向智能音箱发送指令，GLM-ASR能够精准识别并转换为设备可执行的命令；在夜间使用智能手表进行语音记录时，用户无需大声说话，轻声输入即可被模型准确转录，提升用户体验。

2. 实时字幕生成与语音转写

在在线教育、远程办公、直播等场景中，实时字幕生成和语音转写是刚需功能。GLM-ASR的快速推理能力和高准确率，能够满足实时转写的时效性要求。

例如，在线教育平台可以集成GLM-ASR，为粤语授课的课程生成实时字幕，方便非粤语地区的学生理解；远程办公软件可以利用GLM-ASR实现会议语音的实时转写，生成会议记录，提升办公效率；直播平台可以为方言直播生成实时字幕，扩大直播内容的受众范围。

3. 方言语音数据处理与文化保护

方言是地域文化的重要载体，但随着普通话的普及，许多方言面临着传承危机。GLM-ASR的方言识别能力，为方言语音数据的采集、整理和保护提供了技术支持。

例如，地方文化研究机构可以使用GLM-ASR对收集到的方言口述历史、民间故事、传统歌谣等音频资料进行转录，生成文本档案，方便后续的研究和整理；方言学习APP可以集成GLM-ASR，为学习者提供实时的发音评估和语音转写服务，帮助学习者更好地掌握方言发音。

4. 公共服务与无障碍设施

在公共服务领域，GLM-ASR可以为特殊人群提供无障碍支持。例如，在医院、银行、政务大厅等公共场所，部署基于GLM-ASR的语音识别系统，支持普通话、粤语等多种语言的语音查询和业务办理，方便不同地区的用户使用；为听力障碍人群开发的实时语音转写设备，可以集成GLM-ASR，将周围的语音信息实时转换为文字，帮助听力障碍人群更好地融入社会。

5. 科研与二次开发

GLM-ASR的开源特性和清晰的代码结构，使其成为语音识别领域科研人员的理想研究工具。科研人员可以基于GLM-ASR的代码和预训练模型，进行模型架构优化、数据增强技术研究、新方言支持等方向的研究；企业开发者可以根据自身需求，对模型进行二次开发，例如优化特定行业的专业术语识别、集成到自有产品的语音交互模块中。

五、使用方法

GLM-ASR的使用流程简单易懂，无论是新手开发者还是资深工程师，都可以快速上手。以下是详细的使用步骤：

1. 环境准备

GLM-ASR基于Python开发，支持Linux、Windows、macOS等多种操作系统，推荐使用Linux系统进行部署，以获得更好的性能。

（1）硬件要求

• GPU环境：推荐使用NVIDIA显卡，显存≥6GB（如RTX 3060、RTX 4060等），支持CUDA加速；

• CPU环境：推荐使用多核CPU（如Intel i7、AMD Ryzen 7等），内存≥16GB；

• 边缘设备：支持树莓派4B（内存≥4GB）等ARM架构设备，需进行模型量化优化。

（2）软件安装

① 克隆项目代码仓库 首先，在本地环境中克隆GLM-ASR的GitHub仓库：

git clone https://github.com/zai-org/GLM-ASR.git
cd GLM-ASR

② 安装依赖包 项目的依赖包列表在requirements.txt文件中，使用pip命令安装：

pip install -r requirements.txt

其中，核心依赖包包括torch（深度学习框架）、transformers（Hugging Face模型工具）、librosa（音频处理库）、ffmpeg（音频解码工具）等。

③ 安装ffmpeg ffmpeg是一款开源的音频视频处理工具，GLM-ASR需要使用ffmpeg进行音频格式转换。在Linux系统中，可以使用以下命令安装：

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

在Windows系统中，可以从ffmpeg官网下载安装包，配置环境变量后即可使用。

2. 模型下载

GLM-ASR的预训练模型可以从以下两个平台下载：

下载完成后，将模型文件解压到项目目录下的checkpoints文件夹中，或者在推理时指定模型的路径。

3. 推理运行

项目提供了inference.py脚本，用于快速进行语音识别推理。支持单音频文件识别和批量音频文件识别两种模式。

（1）单音频文件识别

① 中文语音识别示例

python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio examples/example_zh.wav

其中，--checkpoint_dir参数指定模型的路径，--audio参数指定需要识别的音频文件路径。

② 英文语音识别示例

python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio examples/example_en.wav

③ 粤语语音识别示例

python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio examples/example_cantonese.wav --language cantonese

通过--language参数指定语言类型，支持zh（普通话）、en（英语）、cantonese（粤语）三种语言。

（2）批量音频文件识别

如果需要对多个音频文件进行识别，可以将音频文件放在同一个文件夹中，使用以下命令：

python inference.py --checkpoint_dir zai-org/GLM-ASR-Nano-2512 --audio_dir examples/audio_batch --output_dir results

其中，--audio_dir参数指定批量音频文件的文件夹路径，--output_dir参数指定识别结果的输出文件夹路径，识别结果将以txt文件的形式保存。

4. 模型部署

GLM-ASR支持多种部署方式，满足不同场景的需求：

• 本地部署：直接在本地设备上运行推理脚本，适合小规模的语音识别需求；

• 云端部署：将模型部署到云服务器（如阿里云、腾讯云等），通过API接口提供语音识别服务，适合大规模的在线应用；

• 边缘部署：将量化后的模型部署到树莓派、嵌入式设备等边缘设备上，适合智能硬件的语音交互需求。

六、常见问题解答

1. Q：模型识别准确率低，怎么办？

A：可以从以下几个方面排查和优化：

• ① 检查音频文件的格式，GLM-ASR支持wav、mp3、flac等常见音频格式，如果音频格式不支持，可以使用ffmpeg转换为wav格式；

• ② 检查音频文件的音量，如果音量过低，可以使用音频编辑工具（如Audacity）提高音量后再进行识别；

• ③ 确认语言参数是否设置正确，例如识别粤语时，需要指定--language cantonese参数；

• ④ 针对特定场景，可以使用自己的数据集对模型进行微调，提升模型在该场景下的识别准确率。

2. Q：模型推理速度慢，如何优化？

A：可以通过以下方法提升推理速度：

• ① 使用GPU进行加速，确保安装了CUDA和cuDNN，并且torch库支持CUDA；

• ② 对模型进行量化优化，将模型转换为INT8格式，减少计算量；

• ③ 减少音频文件的长度，避免一次性处理过长的音频；

• ④ 在批量识别时，调整批量大小，选择合适的批量数，提升并行计算效率。

3. Q：Windows系统下安装ffmpeg后，运行脚本提示找不到ffmpeg，怎么办？

A：这是因为ffmpeg的路径没有添加到系统环境变量中。解决方法如下：

• ① 找到ffmpeg的安装路径，例如C:\ffmpeg\bin；

• ② 打开系统环境变量设置界面，将该路径添加到Path变量中；

• ③ 重启命令行窗口或IDE，重新运行脚本。

4. Q：是否支持自定义方言的训练和识别？

A：支持。开发者可以收集自定义方言的语音数据集，按照项目提供的训练脚本格式进行数据预处理，然后使用预训练模型进行微调，即可实现对自定义方言的识别。项目仓库中提供了详细的微调教程，可供参考。

5. Q：GLM-ASR的开源协议是什么？是否可以用于商业用途？

A：GLM-ASR遵循Apache License 2.0开源协议，允许开发者免费用于商业用途，无需支付授权费用。但需要注意的是，在分发修改后的代码时，需要保留原始版权声明和许可证信息。

七、相关链接

1. GitHub代码仓库：https://github.com/zai-org/GLM-ASR

2. Hugging Face模型仓库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512

3. ModelScope模型仓库：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-ASR-Nano-2512

八、总结

GLM-ASR是一款由zai-org团队开源的轻量级、高性能语音识别项目，核心模型GLM-ASR-Nano-2512以1.5B的参数规模实现了超越同类型开源模型的识别性能，其核心优势在于多语言与方言深度支持、低音量语音鲁棒性识别、轻量化架构与快速推理能力，同时在复杂会议场景中也具备优异的抗噪声性能。该项目基于Python开发，遵循Apache License 2.0开源协议，提供了完善的文档和便捷的使用流程，既适合科研人员进行二次开发与研究，也适合企业开发者快速集成到智能硬件、实时转写、公共服务等多个领域的产品中。相较于传统开源语音识别模型，GLM-ASR填补了方言识别和低音量语音识别的空白，为语音识别技术的普及和应用提供了高效、低成本的解决方案，是开源社区中一款兼具实用性和创新性的语音识别工具。