快科技8月22日消息,今日,阿里通義發(fā)布新一代端到端的語(yǔ)音識(shí)別大模型Fun-ASR,該模型增強(qiáng)了上下文感知和高精度語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫能力,在家裝、保險(xiǎn)等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率均提升了15%以上。
據(jù)了解,F(xiàn)un-ASR是大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音識(shí)別算法,其基于自研語(yǔ)音算法和監(jiān)督微調(diào)的Qwen3訓(xùn)練,并采用前沿的模型架構(gòu)以及先進(jìn)的文本模態(tài)對(duì)齊技術(shù),可有效保護(hù)和增強(qiáng)大模型的語(yǔ)言處理能力;
此外,F(xiàn)un-ASR集成了RAG方案,可提供自動(dòng)化音頻信息檢索功能,高可導(dǎo)入1000多個(gè)自定義熱詞。
基于該功能,系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入音頻精確獲取相關(guān)領(lǐng)域熱詞、文檔及前文記錄,大幅提升特定領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵詞識(shí)別效果。
為解決語(yǔ)音識(shí)別不準(zhǔn)確、噪聲干擾、語(yǔ)種混淆以及生成幻覺(jué)等問(wèn)題,通義團(tuán)隊(duì)還在ASR模型訓(xùn)練中引入了RL(強(qiáng)化學(xué)習(xí))技術(shù),此策略有效減少識(shí)別過(guò)程中的幻覺(jué),提高整體系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與可靠性。
值得一提的是,在四川話、粵語(yǔ)、閩南語(yǔ)等多地方言上,F(xiàn)un-ASR取得了領(lǐng)先同類產(chǎn)品的表現(xiàn)。
此外,F(xiàn)un-ASR對(duì)遠(yuǎn)場(chǎng)拾音和近場(chǎng)降噪的等多樣環(huán)境也表現(xiàn)出了良好的適應(yīng)性,無(wú)論是會(huì)議室、工位,還是超市、戶外,均可有效保證識(shí)別準(zhǔn)確率。
在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上,F(xiàn)un-ASR基于上億小時(shí)音頻數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,全面涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)、科技、家裝、畜牧、汽車等十多個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語(yǔ),在多個(gè)垂直領(lǐng)域的識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。
實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,F(xiàn)un-ASR在保險(xiǎn)行業(yè)的準(zhǔn)確率較以往提升18%,在家裝、畜牧等行業(yè)也實(shí)現(xiàn)了15%-20%的提升。
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