阿里通义Fun-ASR语音模型升级,垂直场景识别准确率提升15%
8月22日消息,今日,阿里通义发布新一代端到端的语音识别大模型Fun-ASR,该模型增强了上下文感知和高精度语音转写能力,在家装、保险等多个行业场景的语音识别准确率均提升了15%以上。
据了解,Fun-ASR是大语言模型驱动的语音识别算法,其基于自研语音算法和监督微调的Qwen3训练,并采用前沿的模型架构以及先进的文本模态对齐技术,可有效保护和增强大模型的语言处理能力;
此外,Fun-ASR集成了RAG方案,可提供自动化音频信息检索功能,最高可导入1000多个自定义热词。
基于该功能,系统能够根据输入音频精确获取相关领域热词、文档及前文记录,大幅提升特定领域内的关键词识别效果。

为解决语音识别不准确、噪声干扰、语种混淆以及生成幻觉等问题,通义团队还在ASR模型训练中引入了RL(强化学习)技术,此策略有效减少识别过程中的幻觉,提高整体系统的准确性与可靠性。
值得一提的是,在四川话、粤语、闽南语等多地方言上,Fun-ASR取得了领先同类产品的表现。
此外,Fun-ASR对远场拾音和近场降噪的等多样环境也表现出了良好的适应性,无论是会议室、工位,还是超市、户外,均可有效保证识别准确率。
在训练数据上,Fun-ASR基于上亿小时音频数据的训练,全面涵盖了互联网、科技、家装、畜牧、汽车等十多个领域的专业术语,在多个垂直领域的识别准确率显著提升。
实测数据显示,Fun-ASR在保险行业的准确率较以往提升18%,在家装、畜牧等行业也实现了15%-20%的提升。

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