阿里AI语音转写工具实测：方言识别准确率超越竞品，专业评测榜单推荐

智东西
作者 王涵
编辑 心缘

阿里巴巴今日正式推出Fun-ASR 1.5，这是其千问语音识别模型家族的最新端到端大模型版本。此次升级并非简单的性能迭代，而是在多语言理解、方言识别精度及文本后处理等核心维度实现了关键性突破。

一、不止于听懂：30种语言与七大方言的精准捕捉

Fun-ASR 1.5的核心竞争力之一在于其卓越的语言覆盖广度。该模型能够精准处理包括中文、英文、日文、韩文、法文、德文、西班牙文、葡萄牙文、俄文、阿拉伯文在内的30种主流语言。这一能力得益于其采用的混合专家（MoE）架构，该设计允许模型在识别特定语言时，仅激活对应的专家模块进行处理，从而在确保高精度的前提下，实现了高效、灵活的多语言并行支持。

▲Fun-ASR1.5在开源多语言测试集中获得多项SOTA

模型在跨语言混合对话场景中同样表现优异。面对夹杂多种语言的语音内容，Fun-ASR 1.5无需预设标签即可自动识别并无缝切换语言，实现准确转写。这一特性对于国际会议、跨国商务沟通等实际应用场景具有显著的实用价值。

在中文方言识别方面，模型覆盖了七大方言体系及二十余种地方口音。其针对四川话、闽南话、长沙话、苏州话等13种方言的识别准确率，已超越当前主流的Seed-ASR和Tencent-ASR等对比模型。

▲Fun-ASR1.5在工业方言测试集中获得多项SOTA

更重要的是，模型能够准确还原方言用字，例如将上海话中的“侬”、苏州话中的“倷”等方言词汇正确转写。这为后续的方言文本分析、文化研究及本地化应用提供了高质量的底层语料支持。

二、从“听清”到“听懂”：专项优化与后处理能力

在广度之外，Fun-ASR 1.5通过专项优化展现了其技术深度。基于数十万小时的真实方言语音数据训练，其中文平均字错误率相比上一版本大幅降低了56.2%。

一个颇具特色的专项优化是针对古诗词诵读的识别。面对文言语法、生僻字及吟咏拖腔等挑战，研究团队构建了涵盖《诗经》《楚辞》及李白、杜甫、苏轼等名家作品的真人诵读语料库进行训练。内部评测显示，模型对古诗词的字符级准确率达到了97%，为国学教育、有声诗词等垂直领域提供了可行的技术方案。

在语音转文本的后处理环节，模型重点强化了标点预测与文本归一化两项能力。标点预测功能能依据上下文语义，智能插入逗号、句号、问号等标点，使转写文本更符合书面阅读习惯。

文本归一化则负责将口语中的非标准表达转换为规范格式，例如将“三千五百六十二”转为“3562”，将“二零二六年三月二十九号”规范为“2026年3月29日”。这一能力显著减少了后期人工校对的工作量，提升了文本的直接可用性。

▲智东西实测体验音频转写

在实际测试中，面对一段背景嘈杂、带韩语口音的英语演讲，Fun-ASR 1.5不仅完整准确地转写了内容，还能根据演讲者的语气起伏，对关键语句进行大写强调处理。这种对语音韵律的理解，直接提升了会议纪要、访谈整理等场景的信息提取效率。

三、技术落地，补齐行业短板

长期以来，会议纪要、法律笔录等专业场景的语音识别应用常陷入“半自动”困境：AI生成的初稿仍需大量人工进行繁琐的校对与格式修正，反而增加了工作负担。

Fun-ASR 1.5的优化方向正是直指这些行业痛点。通过提升多语言、多方言的识别准确率，并强化标点、格式等后处理能力，该模型旨在补齐传统语音识别技术的短板，降低各行业引入AI语音技术的综合成本与门槛。

目前，用户可通过魔搭社区体验该模型，开发者则可经由阿里云百炼平台调用其API。随着科大讯飞、百度、字节等厂商的语音模型持续迭代，整个AI语音大模型赛道正加速从技术研发迈向规模化应用。作为人机交互的关键入口，语音识别实用性的每一次实质性提升，都意味着AI技术落地的根基更为扎实。