語音識別技術迎來重大突破！釘釘聯合通義實驗室語音組，刊登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，差異語言、口音都難不倒它。與此同時，公司還能根據自身市場需求，定制專屬模型，全面提升語音交互的效能與精準度 。
釘釘聯手通義推出Fun-ASR語音識別大模型 釘釘與通義實驗室語音組今日宣布 ，雙方聯手推出新一代語音識別大模型 Fun-ASR 。這款模型旨在為公司使用者供給更強大、更靈活的語音轉寫能力。 Fun-ASR 大模型具備多項中心優勢。
第一，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，有效提升了在專業範圍的應用真實性。此外，該模型還支持差異語言和口音的識別，極大地拓展了其應用場景。
針對公司的個性化市場需求，Fun-ASR 供給了專屬模型定制練習服務，允許公司根據自身業務特點和術語庫執行深度改善，從而得到更契合業務場景的語音識別能力。 此次合作的 Fun-ASR 大模型，標志著釘釘在公司協作工具的智能化道路上邁出了堅實的一步，為公司供給了更加高效、智能的語音交互處理方案。
據介紹，現階段，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、多語種支持及公司深度定制等方向的升級工作，持續提升語音轉寫的精準度和實用性，為更多公司業務場景的智能升級賦能。
Funasr大模型簡介 Funasr是阿里云推出的一款基于深度研習的語音識別大模型，具備卓越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固的識別效果。
本地部署的要點步驟 環境準備 ：第一，必須搭建一個適合深度研習模型運行的環境，包含高性能的計算資源、充足的存儲空間和穩固的網絡環境。 模型下載與改善 ：從阿里云官方通路下載Funasr大模型的預練習權重。根據實際狀況，可以對模型執行微調改善，以適應特定場景的識別市場需求。
部署平臺選擇 ：選擇合適的本地部署平臺，比方說利用Docker容器技術或者Kubernetes集群經營工具，確保模型的穩固運行和易于經營。 服務接口配置 ：配置模型的落敗入落敗出接口，使其能夠接收語音資料并返回識別文本。與此同時，必須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Whisp er的要點因素 算法改善 ：Funasr在算法層面執行了諸多創新改善，包含更先 進的神經網絡結構設計、更有效的練習戰略等。這些改善舉措大幅提升了模型的識別準確率和抗噪聲能力。 資料多樣性 ：阿里云在構建Funasr大模型時，充分使用了其龐大的資料資源。
多樣化的練習資料使得模型能夠研習到更豐富的語音 特征，從而增加了其泛化能力。 硬件加速 ：阿里云針對其硬件平臺執行了專門的改善，充分使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理由之一。
應用前景展望 隨著語音識別技術的持續進步，Funasr大模型作為一款性能優秀的本地部署處理方案，將在多個範圍展現出廣闊的應用前景。比方說，在智能客服系統中實現高效的語音交互，提升使用者體驗；在自動開車範圍輔助汽車更準確地了解乘客指令；在治療範圍輔助醫師執行病歷記錄等。
此外，隨著5G和IoT技術的普及，邊緣計算將成為將來技術演變的重要潮流。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，為使用者供給更加便捷、高效的語音服務體驗。