Qwen3-ASR

Qwen3-ASR – 阿里通义开源的系列语音识别模型

Qwen3-ASR，由阿里云通义千问团队倾力打造并开源，是一系列先进的语音识别（ASR）模型集合。该系列模型阵容强大，包含了两款核心ASR模型：一款是追求极致准确度的1.7B高精度版本，另一款则是兼顾效率的0.6B高效版本。此外，为满足更精细化的语音处理需求，还配备了专门的Qwen3-ForcedAligner-0.6B对齐模型。

Qwen3-ASR的亮点功能

• 卓越的多语种识别能力：Qwen3-ASR不仅能够准确识别30种主流语言的语音，还能同步进行语种判定，实现了多语言的统一高效处理。
• 深厚的方言覆盖深度：针对中文，模型展现了对22种方言的强大识别能力，无论您是使用粤语、吴语，还是来自各地的特色口音，都能得到精准的转写。
• 精细的口音适配能力：在英文识别方面，Qwen3-ASR能够有效适配来自16个不同国家和地区的英文口音差异，显著提升了跨地域交流的识别准确度。
• 灵活的双模推理模式：模型支持流式与非流式一体化的推理方式，能够一次性处理长达20分钟的音频，满足不同应用场景的需求。
• 出色的复杂场景适应性：面对嘈杂的环境、低劣的音质、飞快的语速，甚至是老人和儿童的独特发音，Qwen3-ASR都能保持出色的鲁棒性，提供可靠的识别效果。
• 创新的歌唱转写功能：即使在伴有背景音乐的情况下，Qwen3-ASR也能对歌唱内容进行准确转写，无论是中文还是英文歌曲，都能轻松应对。
• 精准的时间戳对齐服务：模型提供了词级和句级的时间戳对齐功能，这对于生成精确的字幕或进行音频内容的编辑工作至关重要。

Qwen3-ASR的技术内核

• 革新的语音编码层：该模型引入了创新的预训练AuT语音编码器，用以提取高层次的声学特征，取代了传统的Fbank特征。这一改进显著增强了模型在面对噪声和口音变化时的泛化能力。
• 强大的多模态基座支撑：Qwen3-ASR建立在Qwen3-Omni多模态大模型之上，借助其卓越的跨模态理解能力，实现了语音到文本的直接映射，绕开了传统HMM/GMM等复杂流水线。
• 先进的训练范式：通过在大规模多语种数据集上的预训练，模型构建了一个通用的声学与语义空间。随后，针对方言、歌唱、噪声等特定场景进行精细化微调，并联合优化语种识别与语音识别任务，以达到最佳效果。
• 极致的高效推理引擎：0.6B版本模型集成了vLLM加速引擎，支持批量推理和异步服务，在128个并发请求下，吞吐量提升高达2000倍。流式版本则巧妙运用分块缓存机制，在实时性和准确性之间取得了绝佳的平衡。
• 领先的对齐技术：ForcedAligner模型基于非自回归LLM架构设计，通过并行解码高效预测时间戳，单并发RTF（Real-Time Factor）低至0.0089，其精度表现超越了传统的CTC和WhisperX等方案。

Qwen3-ASR的获取途径

• 官方项目网站：https://qwen.ai/blog?id=qwen3asr
• GitHub代码库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-asr
• 技术深度解析论文：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/assets/Qwen3_ASR.pdf

Qwen3-ASR的广泛应用场景

• 智能会议助理：能够实时转录多方会议内容，轻松应对中英文混杂及各类方言口音，并能自动生成附带时间戳的会议纪要。
• 视频字幕生成利器：为各类视频内容，包括影视剧、短视频和直播，生成精准无误的字幕。同时支持带背景音乐的歌唱识别，并可辅助制作多语种翻译字幕。
• 电话客服的可靠伙伴：即使在嘈杂、音质不佳的通话环境中，也能稳定识别客户语音。模型支持实时流式转写和关键信息提取，极大提升客服效率。
• 智能音箱的语音交互升级：能够适配老人、儿童等非标准发音，支持远场拾音和方言指令，显著优化家居语音控制的体验。
• 法律取证的精确助手：对于复杂声学环境下的录音证据，模型能够进行高精度转写，并提供精确的词级时间戳，为庭审举证和内容核验提供有力支持。