MedASR：谷歌开源的医疗场景专属自动语音识别模型

一、MedASR是什么

MedASR是由谷歌健康（Google Health）团队开源的医疗领域专属自动语音识别（ASR）模型，核心功能是实现医疗场景下语音到文本的精准转换，专为医疗健康领域的语音交互需求设计，是谷歌Health AI Developer Foundations生态下的核心开源模型之一。 不同于通用ASR模型仅适配日常口语场景，MedASR从底层训练到功能优化均围绕医疗场景展开，核心解决通用ASR在医疗场景中存在的专业术语识别错误、临床语音适配不足、误判率偏高的问题，让医疗语音转文本无需复杂适配即可达到实用级效果。

该模型采用Apache 2.0协议开源代码，模型本身遵循Health AI Developer Foundations授权协议，支持商用与二次开发，开发者可通过Hugging Face、Google Model Garden等渠道免费获取使用。 从核心定位来看，MedASR不仅是一款单一语音识别工具，更是医疗语音应用的基础底座，可直接对接医疗大模型、临床文档系统等下游工具，助力医疗场景语音交互的高效落地，目前已在谷歌内部多个医疗辅助系统中完成验证，具备成熟的实用价值。

二、功能特色

作为医疗场景专属ASR模型，MedASR的功能特色围绕“适配医疗场景、高效精准、易落地、可拓展”四大核心展开，相比通用ASR模型具备显著差异化优势，具体如下：

1. 医疗场景开箱即用，识别准确率行业领先：MedASR无需额外适配即可应对多数临床语音转写需求，核心聚焦医生听写、医患对话两大核心场景，在放射科、内科、家庭医学等主流科室听写任务中表现突出，搭配6-gram语言模型后词错率（WER）仅4.6%，远低于通用ASR模型（Whisper v3 Large为25.3%、Gemini 2.5 Pro为10.0%），避免因术语误判导致的医疗信息偏差。

2. 轻量化架构设计，适配临床隐私部署：模型采用轻量化Conformer架构，参数量仅105M，远小于通用大参数量ASR模型，推理速度快、资源占用低，完美适配临床场景对延迟和隐私的严苛要求，支持本地离线部署，无需上传语音数据至云端，从根源保障患者医疗隐私安全。

3. 支持轻量化微调，适配细分医疗场景：针对部分小众科室、特殊医疗术语等未覆盖场景，MedASR支持轻量化微调，开发者仅需少量标注医疗语音数据（最低10小时）即可完成适配，无需大规模重新训练，大幅降低二次开发成本，适配不同医疗场景的个性化需求。

4. 完善服务化支持，便捷对接下游系统：仓库内置完整服务化部署代码，基于Flask+Gunicorn搭建，支持预测请求处理、健康检查、输入输出校验等核心功能，可直接对接医院临床文档系统、远程医疗平台等下游工具，同时配备完善云日志系统，支持结构化日志输出，适配生产环境运维需求。

5. 合规性适配医疗场景，数据安全有保障：模型训练所用5000小时医疗语音数据均经过严格脱敏处理，剔除患者隐私信息，符合医疗数据合规要求；授权协议明确医疗场景商用边界，开发者无需担心合规风险，可放心应用于临床及医疗相关商业场景。

表1 MedASR与通用ASR模型核心差异对比

三、技术细节

MedASR的高性能源于底层扎实的技术设计，从架构选型、训练体系到技术模块均围绕医疗场景优化，核心技术细节通俗易懂拆解如下，兼顾专业性与实用性：

（一）核心模型架构

MedASR采用业内成熟的Conformer架构作为基础底座，该架构融合Transformer与CNN优势，既具备Transformer对长序列语音的建模能力，又拥有CNN的局部特征提取优势，完美适配医疗语音中长句听写、连续术语输出的场景。同时团队对架构进行轻量化优化，将参数量控制在105M，在保证识别准确率的前提下，大幅降低推理时的算力占用，让普通服务器甚至边缘设备都能流畅运行。 模型推理层面兼容Hugging Face的AutoModelForCTC接口，开发者可直接调用接口实现流式或批处理识别，无需额外适配模型底层逻辑，降低开发门槛。

（二）分层训练体系

MedASR采用“预训练+医疗场景微调”的分层训练模式，确保模型既具备通用语音识别能力，又能精准适配医疗场景，具体训练流程如下：

1. 通用预训练：先基于LibriHeavy通用语音数据集完成预训练，夯实模型基础语音识别能力，确保对基础发音、语句结构的准确捕捉；

2. 医疗场景微调：再采用5000小时脱敏医疗专用音频进行针对性微调，音频涵盖放射科、内科、家庭医学等多个主流科室，包含医生日常病历听写、医患问诊对话等真实场景，同时对医疗术语、临床常用表述进行重点标注优化，让模型精准掌握医疗领域语音特征；

3. 训练硬件与框架：依托谷歌TPUv4p、TPUv5p/e等高性能硬件完成分布式训练，搭配JAX框架与Google ML Pathways系统，优化复杂矩阵运算效率，确保大规模医疗数据训练的稳定性与高效性。

（三）核心技术模块及功能

MedASR的核心能力由多个关键技术模块支撑，各模块分工明确、协同工作，保障语音识别的精准度与实用性，具体模块功能如下表所示：

表2 MedASR核心技术模块及功能说明

（四）标准输入输出规范

为降低开发者适配成本，MedASR制定了统一的输入输出规范，无需复杂格式转换即可使用：

1. 输入规范：原生支持16kHz采样率、单声道、int16格式的音频输入，兼容医疗场景主流录音设备输出格式，无需额外音频预处理；

2. 输出规范：输出纯文本格式转录结果，支持批量语音文件转录与流式实时转录两种模式，转录结果可直接对接文本处理工具；

3. 依赖要求：需依赖transformers库5.0.0及以上版本，其他依赖可直接参考仓库requirements.txt文件安装，无复杂依赖冲突。

四、应用场景

MedASR专为医疗场景设计，其核心能力适配医疗领域各类语音转文本需求，落地场景贴合医疗行业实际，覆盖临床、办公、科研等多个维度，具体应用场景如下：

1. 临床医生病历语音录入：这是MedASR最核心的应用场景，医生可通过语音口述完成病历、检查报告、诊断记录等文档录入，无需手动打字，相比传统录入方式效率提升50%以上，同时精准识别医学术语，避免手动录入错误，适配放射科、内科等多科室日常工作。

2. 医患对话实时转写归档：在问诊、复诊等医患沟通场景中，MedASR可实时将对话内容转为文本，自动归档至患者电子病历系统，既方便医生后续复盘诊疗过程，也便于患者查询问诊细节，同时离线部署模式保障患者隐私不泄露。

3. 医疗会议/培训语音纪要：针对医院内部学术会议、医生培训、病例研讨等场景，MedASR可快速将会议语音转为文字纪要，自动提取核心观点与关键医疗知识点，无需专人记录，大幅提升会议与培训的复盘效率。

4. 医疗客服语音工单转写：医疗客服平台可通过MedASR将患者咨询语音转为文本工单，方便客服快速记录患者诉求，同时便于后续工单分类、统计与复盘，提升客服响应效率与服务质量。

5. 医疗科研语音数据标注：医疗科研过程中会产生大量临床语音数据，MedASR可先完成语音转文本初步标注，再由科研人员人工校对优化，大幅降低科研数据标注的人力成本，加速医疗语音相关科研项目推进。

6. 远程医疗语音交互支撑：在远程问诊、远程手术指导等场景中，MedASR可实现两端语音实时转写，让医患双方清晰看到沟通内容，避免因语音不清导致的信息偏差，提升远程医疗的安全性与可靠性。

五、使用方法

MedASR提供“快速入门+进阶微调+服务化部署”三级使用方案，适配不同需求的开发者，操作步骤通俗易懂，新手也能快速上手，核心使用方法如下：

（一）快速入门：开箱即用（适合新手开发者）

快速入门支持两种主流方式，无需微调，直接调用模型实现医疗语音转写，满足基础使用需求：

1. 方式一：基于Hugging Face调用 第一步：安装依赖，需安装transformers（5.0.0+）、torch等核心依赖，直接执行pip install -r python/requirements.txt即可； 第二步：下载模型，从Hugging Face模型库搜索“MedASR”，直接调用AutoModelForCTC与AutoProcessor加载模型； 第三步：语音转写，输入符合规范的医疗音频文件（16kHz、单声道、int16），调用模型forward方法即可输出转录文本，仓库notebooks目录下的fine_tune_with_hugging_face.ipynb提供完整示例。

2. 方式二：基于Google Model Garden部署 第一步：登录谷歌云平台，进入Vertex AI控制台，在模型市场搜索“MedASR”； 第二步：一键部署模型端点，无需手动配置环境，平台自动完成模型部署； 第三步：调用API转写，通过Vertex AI API传入音频数据，即可获取转录结果，仓库quick_start_with_model_garden.ipynb提供详细操作步骤。

（二）进阶微调：适配细分场景（适合有个性化需求的开发者）

针对小众科室、特殊术语等场景，可通过轻量化微调优化模型效果，核心步骤如下：

1. 环境准备：沿用快速入门的依赖环境，额外准备标注好的医疗语音数据集（建议至少10小时，格式需符合16kHz、单声道要求）；

2. 数据预处理：将标注数据按8:1:1划分训练集、验证集、测试集，统一格式后导入微调框架；

3. 微调配置：修改仓库微调脚本中的学习率、批次大小等参数（官方提供默认最优参数，无需大幅调整）；

4. 启动微调：基于JAX框架启动微调，支持CPU、GPU、TPU多种硬件，微调时长根据数据量而定，10小时数据仅需数小时即可完成；

5. 效果验证：用测试集验证微调效果，重点关注特殊术语识别准确率，达标后即可上线使用。

（三）服务化部署：适配生产环境（适合企业/医院用户）

仓库提供完整服务化部署方案，支持本地离线部署与云端部署，核心步骤如下：

1. 本地离线部署：下载仓库serving目录下的部署代码，安装Flask、Gunicorn依赖，修改配置文件中的模型路径，执行启动脚本即可搭建本地服务，通过接口传入音频即可获取转写结果；

2. 云端部署：对接谷歌Vertex AI端点，直接将微调后的模型上传至平台，配置实例规格后即可完成云端服务部署，支持弹性扩容，适配高并发场景。

六、常见问题解答

问：MedASR目前支持哪些语言？是否支持中文医疗场景？

答：目前MedASR核心支持英文医疗场景，训练数据均为英文医疗音频；官方暂未推出中文版本，若需适配中文医疗场景，需基于中文医疗语音数据进行重新微调。

问：微调MedASR最少需要多少医疗语音数据？数据格式有什么要求？

答：最少需要10小时标注医疗语音数据即可实现有效微调，数据量越多微调效果越好；数据需满足16kHz采样率、单声道、int16格式，同时需配套准确的文本标注。

问：MedASR是否支持离线部署？部署需要什么硬件配置？

答：完全支持本地离线部署，无需依赖云端；轻量化架构对硬件要求较低，普通服务器（8核CPU、16G内存）即可流畅运行，若需加速推理，搭配入门级GPU即可。

问：MedASR在不同科室的识别准确率是否一致？如何优化小众科室适配效果？

答：在放射科、内科、家庭医学等主流科室准确率最高（WER4.6%），小众科室因训练数据覆盖不足，准确率略有下降；可通过收集小众科室10-20小时语音数据进行轻量化微调，即可大幅提升适配效果。

问：MedASR的授权协议是否支持商用？是否有合规风险？

答：仓库代码基于Apache 2.0协议，支持商用；模型基于Health AI Developer Foundations授权，明确允许医疗场景商用，且训练数据均经过脱敏处理，无患者隐私泄露风险，合规性有保障。

问：MedASR能否识别带口音的医疗语音？比如非母语医生的临床听写？

答：模型对常见口音有一定适配能力，但针对特殊重口音，识别准确率会受影响；可通过收集对应口音的医疗语音数据进行微调，即可优化识别效果。

七、相关链接

1. 项目GitHub仓库：https://github.com/google-health/medasr

2. 官方开发者文档：https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/medasr

3. 官方模型卡片（含详细性能指标）：https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/medasr/model-card

4. Hugging Face模型库（直接下载使用）：https://huggingface.co/models?other=medasr

5. Google Model Garden（一键部署）：https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/medasr

6. 授权协议详情：https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/terms

八、总结

MedASR是谷歌健康团队专为医疗场景打造的开源自动语音识别模型，以轻量化Conformer架构为基础，经5000小时脱敏医疗音频数据训练优化，核心解决通用ASR模型在医疗场景中术语识别不准、误判率高、隐私适配不足的痛点，在临床听写等核心场景中词错率低至4.6%，远超通用主流模型。该模型具备开箱即用、易微调、易部署、合规性强的核心优势，支持本地离线与云端两种部署模式，适配医疗隐私合规要求，可广泛应用于病历录入、医患对话转写、医疗会议纪要等多个医疗场景，同时提供完整的技术文档、示例代码与部署方案，大幅降低开发者的使用门槛。作为谷歌Health AI生态的核心开源成果，MedASR既为中小开发者提供了医疗语音应用的低成本开发基础，也为医院、医疗企业提供了高性能、高可靠的语音转文本解决方案，是医疗领域语音交互落地的优质开源选择，兼具技术价值与实用价值。