Paraformer 模型是一种非自回归（Non-autoregressive）端到端语音识别模型。非自回归模型相比于自回归模型，可以对整条句子并行输出目标文字，具有更高的计算效率，尤其采用GPU解码。Paraformer模型相比于其他非自回归模型，不仅具有高效的解码效率，在模型参数可比的情况下，模型识别性能与SOTA的自回归模型相当。

FunASR开源项目介绍
FunASR希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并推动语音识别生态的发展。让语音识别更有趣！

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模型原理介绍
Paraformer是达摩院语音团队提出的一种高效的非自回归端到端语音识别框架。本项目为Paraformer中文通用语音识别模型，采用工业级数万小时的标注音频进行模型训练，保证了模型的通用识别效果。模型可以被应用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等场景。