会议录音转写该如何选择ASR？我们实测对比7大主流模型，助你找到最优解决方案。

核心内容：

1. 7款主流ASR模型在准确率与处理速度上的横向评测对比结果
2. iOS三种录音模式对会议录音转写识别效果的具体影响分析
3. 降噪处理对转写准确率的实际作用与效果评估

会议录音转写与同声传译场景存在明显差异。

同声传译、实时字幕这类应用更关注边说边输出结果，要求极低的延迟；而会议录音通常是录制结束后再转写，用户更关心的是识别准确率，以及处理时间是否在可接受范围内。

因此，本次调研聚焦于 离线语音识别（ASR） 的实际能力。

我们使用一段真实会议录音，测试了不同ASR模型、iOS收音模式以及降噪前后的效果，主要想确认三个关键问题：

1. 1. 默认ASR模型应该选哪个？
2. 2. iOS录音模式应该如何配置？
3. 3. 降噪能否有效提升识别准确率？

先说结论：

默认推荐使用阿里百炼FunASR模型。
如果更追求高准确率，可以考虑火山引擎seedasr标准版。
iOS录音模式建议默认使用spokenAudio。
降噪能改善听感，但对识别率基本没有帮助。

一、ASR模型如何选择

本次测试了7个主流离线语音识别模型：

这轮测试结果比较清晰：

• • 火山引擎seedasr标准版准确率最高，但处理耗时较长。
• • FunASR综合表现最均衡，准确率不错，速度也合适。
• • 火山引擎极速版速度最快，但识别错误率相对较高。

因此，默认方案推荐使用：

阿里百炼FunASR

如果更看重准确率，对等待时间不那么敏感，可以切换为：

火山引擎seedasr标准版

二、iOS录音模式如何选择

本次在FunASR模型下，对比了三种iOS收音模式的效果：

测试结果如下：

spokenAudio效果最佳，measurement次之，voiceChat最差。

这三种模式本身适用于不同的场景。

spokenAudio：适合播客、语音内容及会议录音

spokenAudio更偏向语音内容处理，非常适合以人声为主的录音场景。

对于会议录音转写而言，它的识别效果最优，建议作为默认录音模式。

measurement：适合保留原始声音

measurement会尽量少做额外处理，更接近原始录音的原始状态。

适合用于音频测试、声学分析，或需要保留现场声音细节的场景。

但在会议录音转写中，其识别效果略逊于spokenAudio。

voiceChat：适合实时通话

voiceChat更适合语音通话、在线会议、实时连麦等场景。

它更关注实时听感，让对话听起来更清晰，但未必适合录制后再进行ASR转写。

本次测试中，voiceChat的词错误率明显更高。

因此，iOS默认录音模式建议使用：

spokenAudio标准模式

三、降噪是否有用

本次还测试了Adobe Audition的降噪处理效果。

使用同一段音频，对比降噪前后的识别结果：

从听感上看，降噪后的音频确实更干净，背景噪音减少，人声更加突出。

但识别准确率基本没有变化。

FunASR的WER反而略有上升，火山引擎标准版几乎持平。

因此，本轮测试的结论是：

降噪适合改善回听体验，但不适合作为提升ASR准确率的主要手段。

最后总结

基于本次23分钟会议录音测试，当前的最佳实践建议如下：

• • 默认ASR模型：阿里百炼FunASR
• • 高准确率模式：火山引擎seedasr标准版
• • iOS默认录音模式：spokenAudio
• • measurement模式：适合需要保留原始声音的场景
• • voiceChat模式：适合实时通话，不建议用于会议录音转写
• • 降噪处理：可以优化听感，但并非识别率优化的重点

本次测试样本有限，结论仅供参考，实际应用中建议根据具体场景进一步验证。