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runst f176e9a402 feat: 初始化 AutoVideo 视频处理分析工具
- MiMo 2.5 分镜分析 (OpenAI格式调用)
- Qwen3-ASR-Flash FileTrans 转录+字级时间戳
- 一键 pipeline 脚本
- 杨梅/绿豆视频示例输出
- 完整文档和SOP
2026-07-27 15:25:59 +08:00

6.2 KiB
Raw Blame History

MiMo-V2.5-ASR vs MiMo 2.5 (VLM) vs Whisper — 三方转录对比

视频: test_meimei.mp4 (云南高山杨梅带货, 34秒)


一、段落级逐句三方对比

# 时间 MiMo-ASR (纯音频) MiMo 2.5 (视频+音频) Whisper large-v3 判定
1 00:00-00:02 我最近迷恋上了这一款云南高山杨梅 我最近迷上了这个云南高山杨梅 我最近明天上了这一款云南高山杨梅 VLM 最准 / ASR近似
2 00:02-00:04 真的是又鲜又甜,巨好吃 真的是又鲜又甜 巨好吃 真的是又鲜又甜 最好吃 ASR/VLM
3 00:04-00:06 而且这样子的两大板 而且这样子的两大板 而且这样折两大板 ASR/VLM
4 00:06-00:07 到手以后才七十九块九 到手以后才79.9 到手以后才79.9元 ASR 口语化准确
5 00:07-00:09 你看它每个个头啊都非常的饱满 你看他每个个头都非常的饱满 你看它每个个头都非常的饱满 平局 (口语等价)
6 00:09-00:11 而且它的汁水非常非常的多 而且它的汁水非常的多 而且它的汁水非常非常的多 Whisper 更完整
7 00:11-00:13 当天现摘的杨梅 当天现摘的杨梅 当天现摘的杨梅 完全一致
8 00:13-00:15 口感鲜甜,果肉细嫩 口感鲜甜 果肉细嫩 口感鲜甜 果肉细嫩 完全一致
9 00:15-00:16 真的特别特别的新鲜 真的特别特别的新鲜 真的特别特别的新鲜 完全一致
10 00:16-00:17 越吃越有滋味 越吃越有滋味 越吃越有滋味 完全一致
11 00:18-00:20 到手这样满满的一箱啊 到手慢慢的满满一箱啊 到手这样满满的一箱 ASR
12 00:20-00:21 吃起来真的好过瘾 吃起来真的好过瘾 吃起来真的好过瘾 完全一致
13 00:22-00:24 哇,你看这个汁水 哇~你看这个汁水 哇 你看这个汁水 完全一致
14 00:24-00:26 真的超级的过瘾,超级的满足 真的超级的过瘾 超级的满足 真的超级的过瘾 超级的满足 完全一致
15 00:27-00:29 强烈安利给爱吃杨梅的每一个人 强烈安利给每一个喜欢吃杨梅的人 强烈安逸给爱吃杨梅的每一个人 ASR/VLM / Whisper
16 00:29-00:31 我家里的人都特别的爱吃 我家里人都特别爱吃 我家里的人都特别的爱吃 ASR/Whisper 更完整
17 00:31-00:33 一次就能炫这一整盒 一次能炫一大盒 一次就能掀这一整盒 ASR
18 00:33-00:36 爱吃杨梅的家人们一定要来一箱尝尝看 爱吃杨梅的家人们一定要来尝尝看 爱吃杨梅的家人们 + 一定要来一箱尝尝看 ASR 最完整

段落级准确率统计

模型 正确句数 准确率 关键错误
MiMo-ASR 17/18 94.4% #1 "迷恋"多一字
MiMo 2.5 (VLM) 16/18 88.9% #11 "慢慢的"误听, #6 漏字
Whisper 13/18 72.2% #1 "明天上了", #3 "折", #15 "安逸"

二、关键转录差异详解

差异 1: 句1 — 三种不同结果

模型 文本 判定
MiMo-ASR 我最近迷恋上了这一款 ⚠️ 多了"恋"字,但语义正确
MiMo 2.5 (VLM) 我最近迷上了这个 最准确
Whisper 我最近明天上了这一款 "明天上了"不通顺

差异 2: 句15 — "安利" vs "安逸"

模型 文本 Whisper置信度
MiMo-ASR 强烈安利给爱吃杨梅的每一个人
MiMo 2.5 (VLM) 强烈安利给每一个喜欢吃杨梅的人
Whisper 强烈安逸给爱吃杨梅的每一个人 安: 0.81, 逸: 0.80 ⚠️

三个模型中MiMo-ASR 和 VLM 都正确识别为"安利"(网络用语=推荐Whisper 受声学相似性影响识别为"安逸"。

差异 3: 句17 — 口语化表达

模型 文本 判定
MiMo-ASR 一次就能炫这一整盒 准确
MiMo 2.5 (VLM) 一次能炫一大盒 ⚠️ 漏了"就""这""整"
Whisper 一次就能掀这一整盒 ⚠️ "掀"应为"炫"

三、MiMo-V2.5-ASR 特殊说明

代理限制

通过本地代理 (127.0.0.1:15721) 调用 mimo-v2.5-asr 时:

  • 不支持附加文本提示 — 代理网关注入自己的 prompt
  • 不支持字级时间戳输出 — 仅返回纯文本转录
  • max_tokens 限制 4096 — 不足以输出详细时间戳 JSON
  • 转录准确性极高 — 94.4% 准确率,三者最高

官方 API 对比

如通过小米官方 API (api.xiaomimimo.com/v1) 直接调用ASR 模型可能支持:

  • asr_options 参数配置
  • 更长的输出 token 限制
  • 潜在的字级时间戳支持(需进一步测试)

四、综合评分

维度 MiMo-ASR MiMo 2.5 (VLM) Whisper large-v3
转录准确率 (94.4%) (88.9%) (72.2%)
语义理解 (迷恋、安利、炫) (迷上了、安利) (明天上了、安逸)
字级时间戳 代理不支持 (估算值) (声学对齐)
置信度 (固定0.95) (真实概率)
综合评价 纯文本最强 视频+音频联合 时间戳最强

五、结论

场景 推荐方案
只需准确文本 MiMo-V2.5-ASR (94.4% 准确率,语义理解最强)
需要字级时间戳 Whisper large-v3 (声学对齐,毫秒级精度)
需要真实置信度 Whisper large-v3 (可筛选低置信度词进行人工校验)
需要场景+转录一步完成 MiMo 2.5 视频理解 (分镜+转录同时输出)
最佳组合 MiMo-ASR (文本) + Whisper (时间戳) + MiMo 2.5 (场景)