深入探讨阿里最新语音识别大模型Qwen3-ASR的发布意义与前景

共计 1568 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

今天,我们正式推出通义千问系列最新的语音识别模型 Qwen3-ASR-Flash,它基于 Qwen3 基座模型,经海量多模态数据以及千万⼩时规模的 ASR(自动语音识别)数据训练构建而成。

Qwen3-ASR-Flash 实现了⾼精度⾼鲁棒性的语⾳识别性能,⽀持 11 种语⾔和多种⼝⾳。与众不同的是,Qwen3-ASR-Flash ⽀持⽤户以任意格式提供⽂本上下⽂,从⽽获得定制化的 ASR 结果,同时还⽀持歌声识别。

体验方式:

ModelScope:

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo

HuggingFace:

https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo

阿里云百炼:

https://bailian.console.aliyun.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031

Qwen3-ASR-Flash 的核心特性:

  • 领先的识别准确率:Qwen3-ASR-Flash 在多个中英文,多语种 benchmark 测试中表现最优。
  • 惊艳的歌声识别能力:支持歌唱识别, 包括清唱与带 bgm 的整歌识别,实测错误率低于 8%。
  • 定制化识别:用户可以以任意格式 (如词汇表、段落或完整文档) 提供背景文本,模型能智能利用该上下文识别并匹配命名实体和其他关键术语,输出定制化的识别结果。
  • 语种识别与非人声拒识:模型能精确分辨语音的语种,自动过滤非语音片段,包括静音和背景噪声。
  • 鲁棒性:面对长难句、句中语言切换和重复词语等困难文本模式,以及在复杂的声学环境中,模型仍能保持高准确率。

语种支持

Qwen3-ASR-Flash 单模型支持多种语言、方言和口音的精准转录:

  • 中文:包括普通话以及四川话、闽南语、吴语、粤语等主要方言。
  • 英语:支持英式、美式及多种其他地区口音。
  • 其他支持语言:法语、德语、俄语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、日语、韩语和阿拉伯语。

背景提示

为获得定制化的 ASR 结果,用户可提供任意格式的背景文本来获得倾向性 ASR 结果,Qwen3-ASR-Flash 无需对上下文信息进行格式预处理。

支持的格式包括但不限于:

  • 简单的关键词或热词列表。
  • 任意长度和来源的完整段落或整篇文档。
  • 以任意格式混合的关键词列表与全文段落。
  • 无关甚至无意义的文本(模型对无关上下文的负面影响具有高度鲁棒性)。

演示示例

Qwen3-ASR-Flash 单模型单次推理,除示例 2 之外未配置背景信息。

连续多种类型噪声

https://www.zhihu.com/video/1948533435233711156

电竞比赛解说

https://www.zhihu.com/video/1948533514745124437

英文说唱

https://www.zhihu.com/video/1948533587394696057

车载噪声环境方言

https://www.zhihu.com/video/1948533651013870633

多种语句间切换

https://www.zhihu.com/video/1948533695876146294

化学课程

https://www.zhihu.com/video/1948533733197054112

未来展望

Qwen3-ASR-Flash 将持续迭代升级,不断精进通用识别准确率,我们也会开发更多功能,为大家提供更智能、更好用的语音转文字服务。

来源:知乎
原文标题:如何看阿里刚刚发布的语音识别大模型 Qwen3-ASR 模型?– 知乎
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正文完
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小智
版权声明:本站原创文章,由 小智 于2025-10-06发表,共计1568字。
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