語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)迎來(lái)重大突破！釘釘聯(lián)合通義實(shí)驗(yàn)室語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)，發(fā)布了新一代語(yǔ)音識(shí)別大模型 Fun-ASR。這款模型可將各種語(yǔ)音信號(hào)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)寫(xiě)為文本，具備強(qiáng)大的多行業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別能力，不同語(yǔ)言、口音都難不倒它。同時(shí)，企業(yè)還能根據(jù)自身需求，定制專屬模型，全面提升語(yǔ)音交互的效率與精準(zhǔn)度 。

釘釘聯(lián)手通義推出Fun-ASR語(yǔ)音識(shí)別大模型

釘釘與通義實(shí)驗(yàn)室語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)今日宣布，雙方聯(lián)手推出新一代語(yǔ)音識(shí)別大模型 Fun-ASR。這款模型旨在為企業(yè)用戶提供更強(qiáng)大、更靈活的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)能力。

Fun-ASR 大模型具備多項(xiàng)核心優(yōu)勢(shì)。首先，它能夠高效轉(zhuǎn)寫(xiě)各種復(fù)雜的語(yǔ)音信號(hào)，并能精準(zhǔn)識(shí)別多種行業(yè)術(shù)語(yǔ)，有效提升了在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用準(zhǔn)確性。此外，該模型還支持不同語(yǔ)言和口音的識(shí)別，極大地拓展了其應(yīng)用場(chǎng)景。

針對(duì)企業(yè)的個(gè)性化需求，F(xiàn)un-ASR 提供了專屬模型定制訓(xùn)練服務(wù)，允許企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和術(shù)語(yǔ)庫(kù)進(jìn)行深度優(yōu)化，從而獲得更契合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別能力。

此次合作的 Fun-ASR 大模型，標(biāo)志著釘釘在企業(yè)協(xié)作工具的智能化道路上邁出了堅(jiān)實(shí)的一步，為企業(yè)提供了更加高效、智能的語(yǔ)音交互解決方案。

據(jù)介紹，目前，F(xiàn)un-ASR的潛力尚未被窮盡，雙方將繼續(xù)探索在方言識(shí)別、噪聲魯棒性、多語(yǔ)種支持及企業(yè)深度定制等方向的升級(jí)工作，不斷提升語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)的精準(zhǔn)度和實(shí)用性，為更多企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能升級(jí)賦能。

Funasr大模型簡(jiǎn)介

Funasr是阿里云推出的一款基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別大模型，具備優(yōu)秀的識(shí)別準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性能。模型支持多種語(yǔ)言的語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換任務(wù)，并且能夠在復(fù)雜噪聲環(huán)境下保持穩(wěn)定的識(shí)別效果。

本地部署的關(guān)鍵步驟

環(huán)境準(zhǔn)備：首先，需要搭建一個(gè)適合深度學(xué)習(xí)模型運(yùn)行的環(huán)境，包括高性能的計(jì)算資源、充足的存儲(chǔ)空間和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

模型下載與優(yōu)化：從阿里云官方渠道下載Funasr大模型的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。根據(jù)實(shí)際情況，可以對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化，以適應(yīng)特定場(chǎng)景的識(shí)別需求。

部署平臺(tái)選擇：選擇合適的本地部署平臺(tái)，例如使用Docker容器技術(shù)或者Kubernetes集群管理工具，確保模型的穩(wěn)定運(yùn)行和易于管理。

服務(wù)接口配置：配置模型的輸入輸出接口，使其能夠接收語(yǔ)音數(shù)據(jù)并返回識(shí)別文本。同時(shí)，需要設(shè)置合適的服務(wù)調(diào)用參數(shù)，以保證模型的性能和響應(yīng)時(shí)間。

Funasr性能超越Whisper的關(guān)鍵因素

算法優(yōu)化：Funasr在算法層面進(jìn)行了諸多創(chuàng)新優(yōu)化，包括更先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、更有效的訓(xùn)練策略等。這些優(yōu)化舉措顯著提升了模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和抗噪聲能力。

數(shù)據(jù)多樣性：阿里云在構(gòu)建Funasr大模型時(shí)，充分利用了其龐大的數(shù)據(jù)資源。多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使得模型能夠?qū)W習(xí)到更豐富的語(yǔ)音特征，從而提高了其泛化能力。

硬件加速：阿里云針對(duì)其硬件平臺(tái)進(jìn)行了專門(mén)的優(yōu)化，充分利用了硬件的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)了高效的模型推理速度。這也是Funasr在本地部署時(shí)性能出色的重要原因之一。

應(yīng)用前景展望

隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷進(jìn)步，F(xiàn)unasr大模型作為一款性能卓越的本地部署解決方案，將在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。例如，在智能客服系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)高效的語(yǔ)音交互，提升用戶體驗(yàn)；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域輔助車(chē)輛更準(zhǔn)確地理解乘客指令；在醫(yī)療領(lǐng)域輔助醫(yī)生進(jìn)行病歷記錄等。

此外，隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，邊緣計(jì)算將成為未來(lái)技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)。Funasr大模型的本地部署優(yōu)勢(shì)將在這種分布式計(jì)算架構(gòu)中發(fā)揮重要作用，為用戶提供更加便捷、高效的語(yǔ)音服務(wù)體驗(yàn)。