圖靈學院內的文章包含三大主題:ESG浄零實驗室、AI實驗室及精實管理實驗室,我們會不定期分享相關主題之文章,也歡迎並對前述主題有興趣的學員投稿分享您的見解  (我要投稿)

圖靈學院創辦人 科楠老師的願景

阿里巴巴Qwen3-ASR-Flash突破語音辨識技術:多語言支援及企業ESG應用前景

 

 

Qwen3-ASR-Flash
AI語音辨識技術突破
ESG應用整合
 
 
 
 
 
AI

多語言支援

支援11種語言
精準辨識方言

音樂辨識

歌詞轉錄
錯誤率4.51%

情境偏置

靈活背景文本
客製化結果

企業應用

ESG報告
會議記錄

 
 
 
 
 

 

 

圖靈學院
科楠老師
2025-9-11

 

技術創新引領語音辨識新時代

 

    阿里巴巴通達千問團隊發布Qwen3-ASR-Flash模型,這是一款基於Qwen3-Omni智能引擎構建的語音辨識模型。該模型在語音轉錄技術領域展現出顯著的突破,為企業數位化轉型和ESG實踐開闢了新路徑。

 

該模型使用數千萬小時語音數據進行訓練,能夠在複雜的聲學環境或複雜語言模式下提供高精度表現。測試數據顯示,在標準中文公開測試中,Qwen3-ASR-Flash錯誤率僅為3.97%,遠超Gemini-2.5-Pro的8.98%和GPT4o-Transcribe的15.72%。

 

多語言支援與音樂辨識突破

 

    Qwen3-ASR-Flash的技術優勢體現在多個維度。該服務通過單一模型支援11種語言的精確轉錄,包含眾多方言和口音。中文支援特別深入,涵蓋普通話及粵語、四川話、閩南話、吳語等主要方言。

 

在處理中文口音方面,該模型錯誤率為3.48%。英語處理的錯誤率為3.81%,顯著優於Gemini的7.63%和GPT4o的8.45%。

 

音樂辨識能力是Qwen3-ASR-Flash的一大亮點。在歌詞辨識任務中,該模型錯誤率僅為4.51%,遠優於競爭對手。內部完整歌曲測試顯示,其錯誤率為9.96%,相比Gemini-2.5-Pro的32.79%和GPT4o-Transcribe的58.59%,表現出巨大優勢。

 

靈活情境偏置技術革新

 

    該模型帶來了創新的靈活情境偏置功能。用戶可以任何格式提供背景文本來獲得客製化結果,系統能夠使用情境來提升精度,即使提供的文本完全不相關,一般表現也幾乎不受影響。

 

這項技術消除了複雜預處理情境資訊的需求。Qwen3-ASR支援提供情境來改善領域特定詞彙的辨識,如姓名、地點和產品術語,顯著提升轉錄精度。

 

語音辨識市場增長趨勢

 

全球語音辨識市場正經歷快速擴張。全球語音和語音辨識市場規模在2023年估計為202.5億美元,預計到2030年將達到536.7億美元,2024年至2030年的複合年增長率為14.6%。

 

另一項研究顯示,全球語音和語音辨識市場規模在2024年估計為84.9億美元,預計從2025年的96.6億美元增長到2030年的約231.1億美元,複合年增長率為19.1%。

 

研究報告指出,市場預計在2025年至2032年期間以23.1%的複合年增長率增長,到2032年達到815.9億美元。亞太地區展現最高增長潛力,中國在AI技術推廣方面的政府支援成為重要推動力。

 

ESG應用場景的技術整合

 

    語音辨識技術在企業ESG實踐中展現廣闊應用前景。AI技術通過自然語言處理技術,能夠快速從非結構化文本中提取關鍵資訊,並實現數據的清洗與標準化。ESG數據採集管理工具可在10秒內完成對數十萬字超長文檔的閱讀,3秒內提煉出169頁全英文財報的重點內容。

 

借助OCR(文字辨識)、ASR(自動語音辨識)、NLP(自然語言處理)中的實體辨識、資訊抽取、情感分析等AI技術,能夠高效挖掘有價值的ESG資訊,豐富ESG評級的維度。

 

企業應用與效率提升

 

    語音辨識技術在會議記錄、客戶服務、內部培訓等企業場景中發揮重要作用。通過運用自然語言處理技術和模板化寫作,能夠生成高質量的ESG報告初稿。AI技術還可以根據不同受眾的需求,生成多語言、多版本的ESG報告。

 

在客戶服務領域,語音辨識技術支援即時字幕生成、多語言客服和無障礙服務。該模型能夠精確識別正在說話的11種語言,並能有效過濾靜音或背景噪音等非語音片段,確保輸出比過去的AI語音轉錄工具更清潔。

 

技術挑戰與解決方案

 

    儘管語音辨識技術發展迅速,仍面臨一些挑戰。ESG數據碎片化與標準化缺失問題依然突出。ESG數據分散在企業的財務、生產、供應鏈等不同部門,缺乏統一標準,導致數據整合難度較大。

 

非結構化數據提取精度有限,關鍵ESG資訊常存在於非結構化文本或圖像中,運用AI技術提取的準確性有待提高。

 

產業競爭格局分析

 

    語音辨識技術的需求隨著人們使用智慧裝置增長,這些裝置依賴語音介面。AI和機器學習的精度改善促使更多行業採用這項技術,包括醫療保健、汽車和銀行業。

 

基於功能,語音辨識片段預計在2025年將以56.4%的份額主導市場。基於AI的片段預計將領導市場,在2025年持有估計71.4%的份額。

 

未來發展趨勢

 

    機器學習和人工智能將成為創新和語音及語音辨識關鍵趨勢設定者的結合點。AI的演進為眾多行業的數位化創造潛在機會。

 

語音辨識技術在智慧家居裝置中的整合正在革命化消費者體驗。隨著個人尋求更大便利性,智慧音箱和語音控制裝置正成為家庭必需品。

 

亞太地區預計在語音和語音辨識行業中以最高複合年增長率增長,這是由於快速數位轉型、智慧手機普及率增加,以及在印度、中國和東南亞等新興經濟體中AI驅動技術的採用增加。

 

技術架構與部署

 

    Qwen3-ASR Flash作為API服務提供,是一個技術上引人注目且部署友好的ASR解決方案。它提供了一個罕見的組合:多語言支援、情境感知轉錄和噪音強健辨識——全部在一個模型中。

 

該模型在ModelScope、HuggingFace和阿里雲百煉API等多個平台提供存取,讓用戶能夠方便地試用模型功能。

 

永續發展與社會責任

 

語音辨識技術在推動企業永續發展方面發揮重要作用。透過自動化處理大量文檔和會議記錄,減少了紙張使用和人工處理時間,符合綠色辦公的理念。

 

AI技術可以輔助進行合規性檢查、數據鑑證,提升企業ESG報告的可信度。這種技術支援幫助企業更有效地實現永續發展目標,提升ESG評級表現。

 

結論

 

    Qwen3-ASR-Flash代表語音辨識技術的重大進步,其在精度、多語言支援和音樂辨識方面的突破為行業設立新標準。隨著企業對ESG實踐的重視和數位化轉型的深化,這項技術將在推動商業效率和永續發展方面發揮關鍵作用。

 

技術創新持續推動語音辨識市場的快速增長,亞太地區特別是中國市場展現巨大潛力。企業應積極擁抱這些新技術,將其整合到業務流程和ESG實踐中,以提升競爭優勢並實現永續發展目標。

 

 

參考資料來源

 

1. Artificial Intelligence News - "Alibaba's new Qwen model to supercharge AI transcription tools" 

 

2. MarkTechPost - "Alibaba Qwen Team Releases Qwen3-ASR: A New Speech Recognition Model Built Upon Qwen3-Omni Achieving Robust Speech Recognition Performance" 

 

3. Alibaba Cloud Documentation - "Audio file recognition - Qwen" 

 

4. Grand View Research - "Voice And Speech Recognition Market Size Report, 2030" 

 

5. MarketsandMarkets - "Speech and Voice Recognition Market Size, Share, Growth Drivers, Trends, Opportunities - 2032" 

 

6. Fortune Business Insights - "Speech and Voice Recognition Market Size, Share, Growth, 2032" 

 

7. Straits Research - "Voice and Speech Recognition Market Size, Share and Forecast to 2033" 

 

8. 證券時報 - "當ESG遇上AI:企業可持續發展迎'智'變" 

 

9. 首都經濟貿易大學中國ESG研究院 - "當ESG遇上AI:企業可持續發展迎'智'變"