Alibaba mejora el modelo de reconocimiento de voz Fun-ASR-Realtime, con un retraso de la primera palabra de cien milisegundos y una tasa de reconocimiento del dialecto de Wenzhou superior al 82%

El laboratorio Tongyi de Alibaba ha reducido el retraso de la primera palabra del modelo de reconocimiento de voz en tiempo real Fun-ASR-Realtime a niveles de cien milisegundos, logrando que las palabras aparezcan inmediatamente después de ser pronunciadas, con una precisión cercana a la de los modelos offline. Durante una reciente transmisión en vivo de 100 horas en una isla desierta, el modelo proporcionó soporte de subtítulos en tiempo real en condiciones adversas, reconociendo más de 60,000 frases y un total de 1.32 millones de caracteres. El nuevo modelo ha mejorado su capacidad de comprensión del contexto, combinando diálogos históricos con corrección dinámica de palabras clave en tiempo real, y soporta 30 idiomas y 16 dialectos, alcanzando una tasa de precisión promedio de caracteres del 88.62% en las pruebas de dialectos, con el dialecto de Shanghái en un 92.41% y el dialecto de Wenzhou en un 82.74%. La versión offline del modelo, Fun-ASR-Flash, ocupó el primer lugar en la clasificación de tasa de errores de caracteres en la plataforma de evaluación de IA Artificial Analysis. Actualmente, estos dos nuevos modelos están disponibles como servicios API comerciales en Alibaba Cloud, y el marco de código abierto FunASR y los modelos ecológicos se pueden obtener en la comunidad MoDa y en GitHub.

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