钉钉联手通义推出Fun-ASR语音识别大模型

语音识别技术迎来重大突破！钉钉联合通义实验室语音团队，发布了新一代语音识别大模型 Fun-ASR。这款模型可将各种语音信号准确转写为文本，具备强大的多行业术语识别能力，不同语言、口音都难不倒它。同时，企业还能根据自身需求，定制专属模型，全面提升语音交互的效率与精准度 。

钉钉联手通义推出Fun-ASR语音识别大模型

 

Fun-ASR 大模型具备多项核心优势。首先，它能够高效转写各种复杂的语音信号，并能精准识别多种行业术语，有效提升了在专业领域的应用准确性。此外，该模型还支持不同语言和口音的识别，极大地拓展了其应用场景。

针对企业的个性化需求，Fun-ASR 提供了专属模型定制训练服务，允许企业根据自身业务特点和术语库进行深度优化，从而获得更契合业务场景的语音识别能力。

此次合作的 Fun-ASR 大模型，标志着钉钉在企业协作工具的智能化道路上迈出了坚实的一步，为企业提供了更加高效、智能的语音交互解决方案。

据介绍，目前，Fun-ASR的潜力尚未被穷尽，双方将继续探索在方言识别、噪声鲁棒性、多语种支持及企业深度定制等方向的升级工作，不断提升语音转写的精准度和实用性，为更多企业业务场景的智能升级赋能。

Funasr是阿里云推出的一款基于深度学习的语音识别大模型，具备优秀的识别准确率和实时性能。模型支持多种语言的语音到文本的转换任务，并且能够在复杂噪声环境下保持稳定的识别效果。

：首先，需要搭建一个适合深度学习模型运行的环境，包括高性能的计算资源、充足的存储空间和稳定的网络环境。

：从阿里云官方渠道下载Funasr大模型的预训练权重。根据实际情况，可以对模型进行微调优化，以适应特定场景的识别需求。

：选择合适的本地部署平台，例如使用Docker容器技术或者Kubernetes集群管理工具，确保模型的稳定运行和易于管理。

：配置模型的输入输出接口，使其能够接收语音数据并返回识别文本。同时，需要设置合适的服务调用参数，以保证模型的性能和响应时间。

：Funasr在算法层面进行了诸多创新优化，包括更先进的神经网络结构设计、更有效的训练策略等。这些优化举措显著提升了模型的识别准确率和抗噪声能力。

：阿里云在构建Funasr大模型时，充分利用了其庞大的数据资源。多样化的训练数据使得模型能够学习到更丰富的语音特征，从而提高了其泛化能力。

：阿里云针对其硬件平台进行了专门的优化，充分利用了硬件的计算资源，实现了高效的模型推理速度。这也是Funasr在本地部署时性能出色的重要原因之一。

随着语音识别技术的不断进步，Funasr大模型作为一款性能卓越的本地部署解决方案，将在多个领域展现出广阔的应用前景。例如，在智能客服系统中实现高效的语音交互，提升用户体验；在自动驾驶领域辅助车辆更准确地理解乘客指令；在医疗领域辅助医生进行病历记录等。

此外，随着5G和物联网技术的普及，边缘计算将成为未来技术发展的重要趋势。Funasr大模型的本地部署优势将在这种分布式计算架构中发挥重要作用，为用户提供更加便捷、高效的语音服务体验。