Jev配合Confucius4-R2T2做英语流利说平替

231个赞，1.2万次浏览，这条推文在AI圈炸了。 有人用Jev配合网易有道的Confucius4-R2T2实时ASR模型，做了一个英语流利说的平替方案。关键是这两个模型都是开源的，可以直接本地部署。 我有个做英语教学的朋友，他之前一直用传统软件来评估学生的口语，但效率太低，经常被识别准确率问题困扰。看到这个方案后，他说终于找到了一个既保留语音识别核心功能，又增加了一些AI元素的方案。 这个方案的核心亮点是"实时流式识别"——R2T2以低至160ms的间隔往外吐词，而且还有个stable prefix机制，已经提交的文本只增加不修改。传统流式ASR会来回改词，例如I want to book可能会变成I want to look，给人看字幕还行，但下游要是接了另一个模型，它就得跟着反复撤销自己刚做的判断。 从技术角度看，这个方案的架构设计挺有意思的。它把语音识别的各个环节都模块化了，每个模块都可以独立优化。这种设计让开发者可以根据自己的需求来定制识别流程，而不是被工具的固定流程所限制。 这个案例挺有意思的，它说明了AI在语音识别领域的进步。很多人可能觉得语音识别需要复杂的配置和专业的知识，但实际上用简单的工具也能实现不错的效果。 如果你也在做语音识别相关的工作，可以试试这个方案。特别是那些对识别效率有要求的场景，用这个工具可能是个不错的选择。