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釘釘聯手通義推出Fun-ASR語音識別大模型

時間：2025/08/23 16:45:07 編輯：川崎伊俊

語音識別技術迎來重大突破！釘釘聯合通義實驗室語音團隊，發布了新一代語音識別大模型 Fun-ASR。這款模型可將各種語音信號準確轉寫為文本，具備強大的多行業術語識別能力，不同語言、口音都難不倒它。同時，企業還能根據自身需求，定制專屬模型，全面提升語音交互的效率與精準度。

釘釘與通義實驗室語音團隊今日宣布，雙方聯手推出新一代語音識別大模型 Fun-ASR。這款模型旨在為企業用戶提供更強大、更靈活的語音轉寫能力。

Fun-ASR 大模型具備多項核心優勢。首先，它能夠高效轉寫各種復雜的語音信號，并能精準識別多種行業術語，有效提升了在專業領域的應用準確性。此外，該模型還支持不同語言和口音的識別，極大地拓展了其應用場景。

針對企業的個性化需求，Fun-ASR 提供了專屬模型定制訓練服務，允許企業根據自身業務特點和術語庫進行深度優化，從而獲得更契合業務場景的語音識別能力。

此次合作的 Fun-ASR 大模型，標志著釘釘在企業協作工具的智能化道路上邁出了堅實的一步，為企業提供了更加高效、智能的語音交互解決方案。

據介紹，目前，Fun-ASR的潛力尚未被窮盡，雙方將繼續探索在方言識別、噪聲魯棒性、多語種支持及企業深度定制等方向的升級工作，不斷提升語音轉寫的精準度和實用性，為更多企業業務場景的智能升級賦能。

Funasr是阿里云推出的一款基于深度學習的語音識別大模型，具備優秀的識別準確率和實時性能。模型支持多種語言的語音到文本的轉換任務，并且能夠在復雜噪聲環境下保持穩定的識別效果。

本地部署的關鍵步驟

環境準備：首先，需要搭建一個適合深度學習模型運行的環境，包括高性能的計算資源、充足的存儲空間和穩定的網絡環境。

模型下載與優化：從阿里云官方渠道下載Funasr大模型的預訓練權重。根據實際情況，可以對模型進行微調優化，以適應特定場景的識別需求。

部署平臺選擇：選擇合適的本地部署平臺，例如使用Docker容器技術或者Kubernetes集群管理工具，確保模型的穩定運行和易于管理。

服務接口配置：配置模型的輸入輸出接口，使其能夠接收語音數據并返回識別文本。同時，需要設置合適的服務調用參數，以保證模型的性能和響應時間。

Funasr性能超越Whisper的關鍵因素

算法優化：Funasr在算法層面進行了諸多創新優化，包括更先進的神經網絡結構設計、更有效的訓練策略等。這些優化舉措顯著提升了模型的識別準確率和抗噪聲能力。

數據多樣性：阿里云在構建Funasr大模型時，充分利用了其龐大的數據資源。多樣化的訓練數據使得模型能夠學習到更豐富的語音特征，從而提高了其泛化能力。

硬件加速：阿里云針對其硬件平臺進行了專門的優化，充分利用了硬件的計算資源，實現了高效的模型推理速度。這也是Funasr在本地部署時性能出色的重要原因之一。

應用前景展望

隨著語音識別技術的不斷進步，Funasr大模型作為一款性能卓越的本地部署解決方案，將在多個領域展現出廣闊的應用前景。例如，在智能客服系統中實現高效的語音交互，提升用戶體驗；在自動駕駛領域輔助車輛更準確地理解乘客指令；在醫療領域輔助醫生進行病歷記錄等。

此外，隨著5G和物聯網技術的普及，邊緣計算將成為未來技術發展的重要趨勢。Funasr大模型的本地部署優勢將在這種分布式計算架構中發揮重要作用，為用戶提供更加便捷、高效的語音服務體驗。

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