Qwen3-ASR-Flash

Qwen3-ASR-Flash – 阿里通義推出的語音識別模型

核心亮點：Qwen3-ASR-Flash是一款基于通義千問3代基座模型打造的最新一代語音識別模型，具備卓越的多語種、多口音識別能力，支持歌聲識別，并能通過上下文定制化輸出，在復雜聲學環境和文本模式下表現出高精度和高魯棒性。

Qwen3-ASR-Flash：多語種、多口音的智能語音識別新標桿

Qwen3-ASR-Flash，作為通義千問家族的最新成員，是一款革新性的語音識別模型。它建立在強大的Qwen3基座模型之上，通過海量多模態數據和海量的ASR（自動語音識別）數據進行深度訓練，確保了其在語音轉寫領域的領先地位。該模型不僅支持多達11種語言，更能精準識別多種口音，為全球用戶提供無縫的語音交互體驗。其卓越的識別精度和強大的魯棒性，使其能夠應對各種復雜的聲學環境和文本模式，甚至能識別歌聲，為語音應用場景帶來了前所未有的可能性。

Qwen3-ASR-Flash的核心功能

卓越的多語種與多口音識別：Qwen3-ASR-Flash在語音識別方面表現出色，能夠精準轉錄包括普通話、四川話、閩南語、吳語、粵語等多種中文方言，以及英式、美式等多種英語口音。此外，它還支持法語、德語、俄語等九種其他語言的識別，覆蓋了廣泛的語言需求。
創新的歌聲識別技術：該模型的一大亮點是支持歌聲識別，無論是清唱還是帶有背景音樂的歌曲，都能實現高精度的轉寫，實測錯誤率低于8%，為音樂創作和內容分析提供了強大工具。
智能定制化識別：用戶可以提供任意格式的文本上下文，例如關鍵詞列表、段落或完整文檔。Qwen3-ASR-Flash能夠智能地利用這些上下文信息，精準識別并匹配命名實體及關鍵術語，輸出高度定制化的識別結果。
精準的語種識別與非人聲過濾：該模型能夠精確區分不同的語音語種，并能有效過濾掉非語音片段，如靜音和背景噪聲，保證了識別的純凈度。
強大的環境與文本魯棒性：面對長難句、句中語言切換、重復詞語等復雜的文本模式，以及車載噪聲、多種類型噪聲等復雜的聲學環境，Qwen3-ASR-Flash依然能保持高準確率，展現了其卓越的適應性。

Qwen3-ASR-Flash的技術基石

源自Qwen3基座模型：Qwen3-ASR-Flash的強大能力得益于其基于Qwen3基座模型構建。Qwen3基座模型本身就是一個先進的多模態預訓練模型，能夠處理包括文本和語音在內的多種數據類型。
海量多模態數據賦能：該模型通過對海量多模態數據的訓練，使其能夠深刻理解和處理文本、語音等多種模態的信息，從而提升了其整體的智能水平。
千萬小時ASR數據精煉：此外，Qwen3-ASR-Flash還經過了千萬小時規模的ASR數據訓練。這些數據廣泛覆蓋了各種語言、方言和口音，極大地提升了模型在語音識別和轉寫方面的精準度。