TEN VAD是由 TEN 团队开发的企业级实时语音活动检测（Voice Activity Detection）系统，于2025年7月正式开源，专门针对低延迟、高精度的语音识别场景设计。核心技术特性帧级检测精度：TEN VAD 采用深度学习架构，实现帧级别的语音活动检测，能够准确识别音频帧中是否包含人类语音并过滤背景噪声。相比传统方法，其检测精度显著提升，在手动标注的测试集上表现优于 WebRTC

FUNASR是完整的语音识别解决方案，而paraformer-zh-streaming是其核心的中文流式识别模型，两者结合为中文语音识别提供了高效、准确的端到端解决方案。

以下为针对“实时语音转写（标准版）”与“实时语音转写大模型”两者区别及应用场景：问：实时语音转写（标准版）是什么？答：基于深度全序列卷积神经网络，通过 WebSocket 长连接实时将连续音频流转换为文字.问：实时语音转写大模型是什么？答：建立在星火大模型预训练框架上，支持多语种与方言免切识别，能智能断句和补全标点.问：标准版支持哪些音频格式？答：仅支持采样率16 kHz、位深16 bit、pcm

音频分段，滑动窗口输入 -》 特征提取 -》 mel频谱特征 -》 多层次Transformer -》 输出 embeddings（向量化）-》 首次解码后state.tokens=prompt。模型加载 -》 音频样本归一化 -》模型参数设置 -》 编码解码-》 state.tokens文本转化自然语言处理。(如1.8-2.0)：对重复更敏感，更容易触发重试，适合处理"优优独播剧场"这类循环输出

一台搭载 Intel Core i7-10700 处理器的服务器具备 8 核心（4 插槽×2 核心）的并行计算能力，基础主频 2.90 GHz，可通过睿频提升至更高频率，配合 64 MiB L3 缓存和每核心 256 KiB L1 及 2 MiB L2 缓存，为多线程应用和虚拟化环境提供稳定高效的执行性能. 最大30G内存。

其在公开基准上取得了3.05%的平均CER，而Paraformer-large（最接近的非流式版本）在WenetSpeech“Test Net”集上的CER为6.74%，可见性能已拉开明显差距。CTC_输出 = ["你", "blank", "你", "好", "blank", "blank", "好", "blank"]CTC_输出 = ["你", "blank", "你", "好", "bla

记得复制api，避免丢失频繁创建。

凭借的CER指标、及，FireRedASR-LLM-L确立了2025年中文ASR领域的新标杆。未来将进一步拓展多语种支持、优化长序列处理，并探索语音-视觉多模态交互应用。采用Encoder-Adapter-LLM架构，参数量8.3B，在多源、多场景（视频、直播、智能助手）均实现24%–40%相对CER下降，兼顾高精度与通用性。适用于对准确率要求极高且可投入计算资源的本地部署场景。​基于Attent

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