作为大语言模型驱动的语音识别算法，Fun-ASR 采用自研语音算法与 Qwen3 监督微调技术，结合前沿模型架构与文本模态对齐技术，在保持语言处理优势的同时，集成 RAG 检索增强方案，支持超 1000 个自定义热词导入。该功能可自动匹配音频中的领域热词、历史文档及上下文记录，显著优化特定场景下的关键词识别效果。
针对语音识别中的噪声干扰、语种混淆及生成幻觉等痛点，研发团队创新性引入强化学习 （RL） 技术，通过动态优化策略减少识别误差，系统稳定性与可靠性获实质性提升。值得关注的是，模型在四川话、粤语、闽南语等方言识别中表现优于同类产品，同时适应远场拾音、近场降噪等复杂声学环境，覆盖会议室、工位、超市、户外等多元场景。
训练数据层面，Fun-ASR 基于上亿小时音频数据构建，深度融合互联网、科技、畜牧、汽车等十余个领域的专业术语库。这一数据优势使其在垂直行业识别中展现出显著优势，例如在畜牧行业可精准识别牲畜叫声与环境噪声中的关键指令。
阿里通义技术团队表示，Fun-ASR 的进化标志着语音识别技术从通用场景向专业化、场景化深度渗透。随着模型在更多行业落地，其动态热词更新与多模态交互能力将进一步推动语音交互效率革新。
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