Qwen团队：Qwen3-ASR实现语音识别突破

这项由阿里巴巴通义实验室Qwen团队开展的研究发表于2026年1月，论文编号为arXiv:2601.21337v1，感兴趣的读者可以通过该编号查询完整论文。这项研究堪称语音识别领域的一次重大突破，就像给机器装上了一对超级敏锐的"耳朵"，不仅能准确听懂52种不同语言和方言，还能在嘈杂环境中准确识别人声，甚至连歌声都能完美转录成文字。

想象一下这样的场景：你在喧闹的咖啡厅里用方言和朋友聊天，机器不仅能准确理解你们的对话内容，还能精确标注每个词语说出的时间点。这正是Qwen3-ASR系统展现出的惊人能力。研究团队就像是语音识别领域的"魔法师"，他们创造了三个不同规模的模型：Qwen3-ASR-1.7B、Qwen3-ASR-0.6B和专门用于时间戳预测的Qwen3-ForcedAligner-0.6B。

这套系统的神奇之处在于，它不仅仅是简单的"听写员"，更像是一位精通多国语言的同声传译专家。它能够自动识别说话人使用的语言，准确转录内容，甚至在复杂的背景音乐环境中依然保持出色的表现。更令人惊叹的是，这个系统在处理长达20分钟的音频时依然游刃有余，而且能够以超快的速度完成处理——在128个并发任务的情况下，每秒能处理2000秒的音频内容。

研究团队还解决了一个长期困扰语音识别领域的难题：如何准确预测每个词语的时间戳。他们开发的强制对齐模型就像是一位精密的"时间管理师"，能够准确标注出每个词语在音频中出现的确切时间点，这对于视频字幕制作、会议记录等应用场景极其重要。

一、语音识别的全新突破：从传统方法到智能理解

传统的语音识别系统就像是只会按部就班的"抄写员"，它们只能机械地将听到的声音转换成文字，却无法真正理解语言的含义和上下文。这就好比一个外国人虽然能够模仿中文的发音，却不明白每个词语的真正含义和文化背景。

Qwen3-ASR采用了完全不同的方法，它基于大型音频-语言模型的新范式。这种方法的革命性在于，系统不再仅仅依赖声音模式的匹配，而是像人类一样，首先形成对音频内容的高层次理解，然后基于这种理解来生成转录文本。这就好比一位经验丰富的翻译官，不仅能听懂语言的表面意思，还能理解其中的文化内涵和上下文关系。

这种智能化的处理方式带来了显著的优势。对于传统语音识别系统来说相对困难的任务，比如长时间录音的转录、在嘈杂环境中的识别、专有名词和实体名称的准确识别，以及多语言和方言的覆盖等问题，在新系统中都得到了更自然、更有效的解决。

研究团队将整个系统比作一个多才多艺的语言专家，它不仅精通多种语言，还具备丰富的世界知识。当遇到复杂的语音内容时，系统能够调用这些知识来帮助理解，就像一位博学的学者在面对困难问题时能够运用广博的知识背景来找到答案。

二、三位一体的系统架构：各司其职的智能团队

Qwen3-ASR系统就像是一个分工明确的专业团队，由三个核心成员组成，每个成员都有自己的专长和职责。这种设计理念确保了系统既能应对不同规模的应用需求，又能在特定任务中发挥最佳性能。

Qwen3-ASR-1.7B是团队中的"首席专家"，拥有17亿个参数，就像是一位知识渊博、经验丰富的资深翻译。这个模型在各种复杂场景中都能展现出卓越的性能，特别是在处理困难的多语言内容、嘈杂环境中的语音识别，以及需要深度理解的复杂文本模式时表现尤为突出。它能够与最强的商业化语音识别接口相媲美，在开源模型中更是达到了领先水平。

Qwen3-ASR-0.6B则是团队中的"效率专家"，拥有6亿个参数，专为追求准确性与效率最佳平衡的应用场景而设计。这个模型就像是一位反应敏捷、工作高效的年轻专家，虽然参数规模较小，但在处理速度和资源消耗方面有着显著优势。它能够实现平均92毫秒的首词响应时间，非常适合需要实时处理的应用场合。

Qwen3-ForcedAligner-0.6B是团队中的"时间专家"，专门负责预测和标注时间戳。这个模型采用了创新的非自回归推理方式，就像是一位精确的时间管理师，能够同时为所有词语标注准确的时间点，而不需要逐个处理。这种并行处理方式大大提升了效率，使得强制对齐任务能够以前所未有的速度完成。

这三个模型都建立在Qwen3-Omni这个强大基础模型之上，就像是在同一个优秀的教育体系中培养出来的专业人才。基础模型提供了强大的音频理解能力和多模态处理能力，而每个专门模型则在此基础上发展出了自己的专业特长。

系统的技术架构采用了注意力编码-解码结构，音频首先通过AuT编码器进行处理。这个编码器对音频进行8倍下采样，将原始的声学特征转换为更紧凑、更有意义的表示。系统还采用了动态注意力窗口机制，窗口大小可以在1秒到8秒之间动态调整，这使得系统既可以进行短块的流式推理，也可以处理长时间的离线音频。

三、多阶段训练策略：从基础学习到专业精进

Qwen3-ASR的训练过程就像是培养一位专业翻译官的完整教育历程，分为四个递进的阶段，每个阶段都有其特定的目标和训练重点。

第一阶段是AuT预训练，这就像是为未来的语音专家打下坚实的听力基础。在这个阶段，系统需要学习如何处理和理解各种音频信号。研究团队使用了大约4000万小时的伪标签语音识别数据，其中主要包含中文和英文内容。这个过程类似于让一个孩子大量接触不同的声音和语言环境，培养基本的听觉理解能力。通过这种大规模的预训练，系统获得了在动态注意力窗口下提供通用和稳定音频表示的能力。

第二阶段是Omni预训练，这个过程就像是让学生接受更全面的多学科教育。系统在这个阶段接触音频、视觉和文本等多种类型的数据，训练量达到3万亿个标记。这种多模态的训练帮助系统建立了更丰富的世界知识和理解能力，就像是一位博学的学者不仅要精通语言，还要了解各个领域的知识背景。

第三阶段是监督微调，这就像是专业化训练阶段。研究团队在这个阶段对系统进行了输入输出格式的转换训练，使用了与预训练语料不重叠的多语言数据。除了标准的中文、英文和多语言语音识别数据外，训练还包括了非语音数据、流式增强数据和上下文偏置数据。特别值得注意的是，系统在这个阶段被训练成为纯粹的语音识别模型，不再响应提示中的自然语言指令，这样可以避免指令注入和指令跟随失败的问题。

第四阶段是强化学习训练，这就像是让专家在实战中进一步提升技能。研究团队采用了群体序列策略优化方法来进一步提高识别质量。这个阶段对系统的噪声鲁棒性、转录稳定性和处理困难案例的能力起到了关键作用。训练使用了约5万条语音，包括35%的中英文数据、35%的多语言数据和30%的功能性数据，后者专门用于提升系统在复杂环境中的转录稳定性。

在训练过程中，系统学会了两种不同的输出格式。当识别到可理解的人类语音时，系统会输出语言标识和转录文本；当检测不到语音内容时，系统会输出相应的标识。同时，系统还学会了利用系统提示中的上下文标记作为背景知识，这使得用户可以获得个性化的语音识别结果。

四、卓越的多语言能力：真正的全球化语音助手

Qwen3-ASR系统在多语言处理能力方面的表现令人印象深刻，它就像是一位精通多国语言的国际化专家。系统支持52种语言和方言的识别，包括30种主要语言和22种中国方言，这种覆盖范围在当前的开源语音识别系统中极为罕见。

在主要语言支持方面，系统覆盖了全球使用最广泛的语言，包括中文、英文、粤语、阿拉伯语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、印度尼西亚语、意大利语、韩语、俄语、泰语、越南语、日语、土耳其语、印地语、马来语、荷兰语、瑞典语、丹麦语、芬兰语、波兰语、捷克语、菲律宾语、波斯语、希腊语、匈牙利语、马其顿语和罗马尼亚语。

特别值得关注的是系统对中国方言的深度支持。它能够准确识别包括安徽话、东北话、福建话、甘肃话、贵州话、河北话、河南话、湖北话、湖南话、江西话、宁夏话、山东话、陕西话、山西话、四川话、天津话、云南话、浙江话等在内的22种中国方言。这种方言支持能力对于中国用户来说具有特殊的意义，因为它意味着无论用户说什么方言，系统都能够准确理解和转录。

在语言识别准确性方面，Qwen3-ASR展现出了优异的性能。系统不仅能够准确转录各种语言的内容，还能自动识别说话人使用的语言。在多项公开基准测试中，Qwen3-ASR-1.7B在大部分测试场景中都取得了最佳性能，显示出了强大的跨语言泛化能力。

系统在处理不同语言时采用了统一的架构和训练流程，这意味着它不需要为每种语言单独训练模型，而是通过一个通用的多语言模型来处理所有支持的语言。这种设计不仅提高了系统的效率，也确保了不同语言之间处理质量的一致性。

对于一些语言相近或容易混淆的情况，比如马来语和印度尼西亚语，系统通过深度学习到的语言特征来进行准确区分。虽然在某些极其相似的语言对上仍然存在少量识别错误，但整体的语言识别准确率达到了非常高的水平。

五、强大的环境适应性：在复杂世界中保持清晰

Qwen3-ASR系统就像是一位经验丰富的专业录音师，即使在最具挑战性的环境中也能保持出色的工作表现。这种环境适应性体现在多个维度，使得系统能够在真实世界的各种复杂场景中稳定运行。

在噪声处理方面，系统展现出了令人印象深刻的鲁棒性。无论是嘈杂的咖啡厅、繁忙的街道、还是有背景音乐的环境，系统都能准确提取出人声内容。这就好比一位专业的音响工程师，即使在混乱的声音环境中也能精确调出需要的音频信号。系统通过深度学习训练，掌握了区分人声和背景噪声的技能，能够在复杂的声学环境中保持稳定的识别性能。

系统对不同年龄群体的语音也有着出色的适应能力。无论是老人略显沙哑的声音，还是儿童清脆但不够清晰的发音，系统都能够准确识别。这种能力来自于训练数据的多样性和模型的泛化能力，就像是一位有着丰富经验的语言学家，能够理解不同年龄段人群的语言特点。

在处理非标准语音方面，系统同样表现出色。面对绕口令这样的挑战性内容，或者说话人的不流利表达，系统依然能够保持相当的准确度。这种能力对于实际应用非常重要，因为在现实场景中，人们的说话方式往往并不完美，可能包含停顿、重复、口音等各种变化。

长时间音频处理是Qwen3-ASR的另一个显著优势。系统能够处理长达20分钟的单段音频，而不会出现传统系统常见的性能衰减问题。这就像是一位注意力高度集中的专业速记员，即使在长时间的会议或讲座中也能保持始终如一的工作质量。

系统还具备流式处理和离线处理的双重能力。在流式模式下，系统可以实时处理音频流，适用于实时转录和语音助手等应用场景。在离线模式下，系统可以处理完整的音频文件，获得更高的准确度和更完整的上下文理解。这种灵活性使得系统能够适应不同的应用需求。

特别值得一提的是系统对歌声的处理能力。传统的语音识别系统往往在面对歌声时表现不佳，因为歌声中的音调变化、节拍影响和情感表达与正常说话有很大差异。但Qwen3-ASR能够准确识别歌声内容，甚至可以直接转录带有背景音乐的完整歌曲。这种能力为音乐内容的处理和分析开启了新的可能性。

六、时间戳预测的创新突破：精确到毫秒的时间管理

Qwen3-ForcedAligner-0.6B代表了语音识别领域时间戳预测技术的重大创新，它就像是一位极其精确的"时间管理大师"，能够准确标注出音频中每个词语或字符出现的确切时间点。这项技术的重要性在于它为语音识别结果提供了时间维度的信息，这对于字幕制作、会议记录、语音分析等应用场景至关重要。

传统的强制对齐方法通常需要为每种语言训练单独的模型，而且处理长音频时往往会出现精度下降的问题。Qwen3-ForcedAligner采用了全新的基于大型语言模型的非自回归时间戳预测架构，这种方法就像是从传统的"逐个查找"模式升级为"批量处理"模式，大大提升了效率和准确性。

系统将强制对齐任务重新定义为槽填充问题。具体来说，给定一段语音和对应的转录文本，系统会在文本中插入特殊的时间标记，然后直接预测每个时间槽的具体时间戳索引。这种方法的巧妙之处在于它充分利用了语言模型的序列理解能力，能够考虑上下文信息来做出更准确的时间预测。

在模型设计方面，Qwen3-ForcedAligner采用了预训练的AuT编码器来处理输入语音信号并获得语音嵌入。转录文本经过特殊处理，在每个词语或字符的开始和结束位置添加时间戳标签，然后将这些标签替换为特殊标记并输入到分词器中。语音和文本嵌入序列经过Qwen3-0.6B语言模型处理后，通过时间戳预测线性层来预测整个输入序列的时间戳索引。

时间戳的精度控制也很精妙。系统将时间戳值除以AuT编码器输出的80毫秒帧持续时间来进行离散化，最大类别数为3750，对应支持长达300秒的语音输入。这种设计既保证了时间精度，又控制了模型的复杂度。

训练策略方面，系统采用了动态槽插入策略来增强泛化能力。在训练过程中，模型会随机决定是否在每个词语或字符后插入开始和结束时间戳槽，这种随机性帮助模型学会处理各种不同的时间戳预测需求。

与传统方法相比，Qwen3-ForcedAligner的优势显著。在时间戳预测准确性方面，系统实现了相对于其他强制对齐方法67%到77%的累积平均偏移减少。在应用场景方面，系统支持11种语言、持续时间长达300秒的语音处理，包括跨语言场景，并允许用户灵活定制任何词语或字符的时间戳预测。

在推理速度方面，系统采用非自回归推理模式，摒弃了下一个标记预测范式，大大提升了时间戳预测的速度。系统可以同时预测所有时间戳，而不需要逐个处理，这使得即使在高并发情况下，系统也能保持接近0.001的实时率，意味着每秒可以处理1000秒的音频。

七、性能表现与基准测试：全方位的卓越表现

Qwen3-ASR系统在各种基准测试中的表现就像是一位在奥运会上包揽多项金牌的全能选手，不仅在单项测试中表现优异，更在综合能力方面展现出了压倒性的优势。

在公开基准测试方面，系统接受了严格而全面的评估。研究团队采用了四部分评估协议来衡量语音识别性能，涵盖了公开基准测试、内部鲁棒性测试、多语言评估和歌声识别等多个维度。这种全方位的测试就像是对一位专业翻译进行的全面能力评估，不仅要测试其在标准环境下的表现，还要考验其在各种复杂和极端条件下的应对能力。

在英语和中文的基准测试中，Qwen3-ASR展现出了始终如一的强劲性能。在英语基准测试中，系统在多样化的真实数据上表现尤为突出，特别是在众包或网络收集的语音数据上，这些数据的分布偏移比朗读语音更加明显。在这些具有挑战性的数据集上，Qwen3-ASR-1.7B在多个数据集上都取得了最佳整体结果，而与商业接口相比，其性能变化相对较小，在各种英语条件下都显示出更一致的准确性。

在中文普通话方面，系统展现出了明显的优势。它在大多数中文基准测试中都取得了最佳整体性能，并在更具挑战性的大规模评估中保持可靠表现。特别值得注意的是，在包含多样化声学环境和会议式语音的WenetSpeech数据集上，Qwen3-ASR大幅超越了现有基线系统。

在中文方言基准测试中，系统保持了在实质性发音和词汇变化下的强大准确性。它在粤语和其他方言数据集上始终位居顶级系统之列，在更具挑战性的长语音设置上表现尤为出色，展现了超越短时清洁测试条件的鲁棒性。

内部鲁棒性测试进一步证实了系统的可靠性。在针对16种口音的英语对话测试中，Qwen3-ASR在所有比较系统中取得了最低的词错率，超越了商业接口和开源基线，显示了对口音变化的更好泛化能力。在中文测试中，Qwen3-ASR-1.7B在所有评估子集上都表现最佳，展现了在困难声学和说话条件下的鲁棒性。在方言中文测试中，系统再次取得了最佳结果，特别是在多方言混合环境中的改进尤为显著。

多语言评估结果显示，Qwen3-ASR-1.7B在大多数测试设置中都取得了最佳平均性能，显示出强大的跨语言和跨领域泛化能力。在MLS、Common Voice和MLC-SLM测试中，系统始终优于评估的开源基线，包括广泛使用的Whisper-large-v3，并大幅超越较小的多语言模型。

在歌声识别方面，系统展现出了对旋律引起的发音变化和音乐伴奏的强大鲁棒性，在大多数评估集上都超越了商业接口和开源基线。对于带背景音乐的完整歌曲，系统大幅超越了开源基线，在中英文歌曲上都取得了很高的准确度。

流式语音识别测试表明，得益于动态注意力窗口机制，系统天然支持流式推理。使用2秒块大小、5个标记回退和保持最后四个块不固定的设置，系统提供了离线和流式使用的统一模型，流式推理保持了强大的识别准确性。

在推理效率方面，Qwen3-ASR-0.6B在不同并发水平下都能实现平均92毫秒的首词时间，实时率低至0.064，在128个并发下吞吐量高达2000，意味着每秒可以处理2000秒的音频。这种高效性能使得系统能够满足工业环境中的实际应用需求。

八、技术创新与应用前景：开启语音交互新时代

Qwen3-ASR系统的技术创新不仅仅是性能指标的提升，更代表了语音识别领域的一次范式转换，就像是从传统的机械抄写升级为智能理解和创作。这种转变为未来的语音交互应用开启了无限可能。

在技术架构创新方面，系统最大的突破在于将语音识别从传统的声学模式匹配转向了基于语言理解的生成模式。这种转变就像是从简单的声音复制器升级为具有理解能力的智能助手。系统首先对音频信号形成高层次理解，然后基于这种理解来生成转录，而不是仅仅依赖自下而上的声学模式匹配。这种方法使得系统能够更好地处理传统方法难以应对的各种复杂场景。

动态注意力窗口机制是另一项重要创新。系统可以根据输入内容的复杂性和长度自动调整处理窗口，从1秒到8秒灵活变化。这就好比一位经验丰富的听众，能够根据对话的节奏和复杂程度调整自己的注意力焦点，既可以处理快速的对话片段，也可以理解长篇的演讲内容。

在强制对齐技术方面，Qwen3-ForcedAligner的创新尤为显著。传统的强制对齐方法通常采用隐马尔可夫模型或连接主义时间分类等技术，需要复杂的声学模型和语言模型配合。而新系统将这个问题转换为基于大型语言模型的槽填充任务，不仅简化了架构，还大大提升了准确性和效率。这种方法就像是从传统的机械钟表制造升级为电子时钟技术，在精度和可靠性方面都有质的飞跃。

训练策略的创新同样值得关注。四阶段的渐进式训练就像是培养一位专业人才的完整教育过程，从基础技能训练到专业知识学习，再到实战演练和专业精进。特别是引入强化学习的训练阶段，使得系统能够在实际应用中不断优化自己的表现，这种自我改进的能力是传统系统所不具备的。

在应用前景方面，Qwen3-ASR系统的影响将是深远而广泛的。在教育领域，系统可以为在线教育平台提供实时字幕生成和多语言翻译服务，帮助不同语言背景的学习者更好地理解课程内容。对于听障人群，这项技术可以提供更准确、更及时的语音转文字服务，极大改善他们的生活质量。

在商务和会议场景中，系统可以提供高质量的实时转录和会议纪要生成服务。其多语言支持能力使得国际会议的同声传译变得更加便捷和准确。时间戳功能还可以帮助用户快速定位会议中的重要讨论点。

媒体和娱乐行业也将从这项技术中受益匪浅。视频制作团队可以利用系统快速生成准确的字幕，大大降低后期制作成本。音乐行业可以利用歌声识别功能来分析和处理音乐内容，为音乐推荐和版权保护提供技术支持。

在客服和呼叫中心应用中，系统的多方言支持能力特别有价值。无论客户使用何种方言，系统都能准确理解并转录对话内容，为客服质量监控和客户需求分析提供准确的数据基础。

对于内容创作者和自媒体工作者，系统可以大大简化视频和播客的制作流程。创作者只需要录制音频内容，系统就能自动生成准确的文字稿和时间戳，为后续的编辑和发布工作节省大量时间。

在法律和医疗等专业领域，准确的语音转录对于记录保存和质量控制至关重要。系统的高准确度和对专业术语的良好处理能力使其能够胜任这些对精度要求极高的应用场景。

研究团队还特别注重技术的开放性和可访问性。通过Apache 2.0许可证发布所有模型权重和完整的推理框架，系统降低了技术使用的门槛，使得更多的开发者和研究者能够基于这项技术开发自己的应用和进行进一步的研究。这种开放态度将加速整个语音识别领域的发展和创新。

说到底，Qwen3-ASR系统的出现标志着语音识别技术进入了一个新的发展阶段。它不再是简单的声音转换工具，而是成为了真正理解和处理人类语言的智能助手。这种转变将深刻影响我们与机器交互的方式，让语音成为更自然、更高效的人机交互媒介。随着技术的不断完善和应用场景的不断扩展，我们有理由相信，这项技术将为构建更智能、更便民的数字化社会做出重要贡献。对于那些希望深入了解技术细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2601.21337v1查询完整的研究报告，获取更详细的技术信息和实验数据。

Q&A

Q1：Qwen3-ASR能识别哪些语言和方言？

A：Qwen3-ASR支持52种语言和方言，包括30种主要国际语言（如中文、英文、法语、德语、日语、韩语等）和22种中国方言（如粤语、四川话、东北话、上海话等）。系统不仅能准确转录这些语言的内容，还能自动识别说话人使用的具体语言。

Q2：Qwen3-ASR的处理速度有多快？

A：Qwen3-ASR-0.6B在高并发情况下表现优异，平均首次响应时间仅为92毫秒，在128个并发任务下每秒可以处理2000秒的音频内容。系统既支持实时流式处理，也支持离线批量处理，能够处理长达20分钟的单段音频。

Q3：Qwen3-ForcedAligner有什么特别之处？

A：Qwen3-ForcedAligner是首个基于大型语言模型的多语言强制对齐工具，能够精确预测每个词语在音频中出现的时间点。与传统方法相比，它的时间戳预测误差减少了67%-77%，支持11种语言，采用非自回归处理方式，速度比传统方法快数倍。