提升识别准确率

工作流程

先创建热词列表，再在语音识别时引用其 ID：

1. 创建热词列表。

   调用创建热词列表接口，必须指定 target_model（Java 中为 targetModel），表明该列表所属的语音识别模型。

   如已有热词列表（可通过查询所有热词列表接口查看），跳过此步。

2. 调用语音识别接口并传入热词列表 ID。

   语音识别使用的模型必须与创建时指定的 target_model（Java 中为 targetModel）一致，否则热词不生效。

示例代码

完整流程示例：创建热词列表 → 调用语音识别 → 删除列表。示例音频：asr_example.wav。

import dashscope
from dashscope.audio.asr import *
import os


# 北京与新加坡地域的 API Key 不同。获取 API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
# 未配置环境变量时，将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY')

# 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'

# 以下为华北2（北京）地域的WebSocket URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
dashscope.base_websocket_api_url = 'wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference'

prefix = 'testpfx'
target_model = "fun-asr-realtime"

my_vocabulary = [
    {"text": "语音实验室", "weight": 4}
]

service = VocabularyService()
vocabulary_id = service.create_vocabulary(
      prefix=prefix,
      target_model=target_model,
      vocabulary=my_vocabulary)

try:
    if service.query_vocabulary(vocabulary_id)['status'] == 'OK':
        recognition = Recognition(model=target_model,
                              format='wav',
                              sample_rate=16000,
                              callback=None,
                              vocabulary_id=vocabulary_id)
        result = recognition.call('asr_example.wav')
        print(result.output)
finally:
    # 无论识别成功与否都删除热词列表，避免占用配额
    service.delete_vocabulary(vocabulary_id)

import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionParam;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.vocabulary.Vocabulary;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.vocabulary.VocabularyService;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.google.gson.JsonArray;
import com.google.gson.JsonObject;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {
    // 北京与新加坡地域的 API Key 不同。获取 API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
    // 未配置环境变量时，将下行替换为：public static String apiKey = "sk-xxx"
    public static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException, InputRequiredException {
        // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
        // 以下为华北2（北京）地域的WebSocket URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
        Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";

        String targetModel = "fun-asr-realtime";

        JsonArray vocabularyJson = new JsonArray();
        List<Hotword> wordList = new ArrayList<>();
        wordList.add(new Hotword("语音实验室", 4));

        for (Hotword word : wordList) {
            JsonObject jsonObject = new JsonObject();
            jsonObject.addProperty("text", word.text);
            jsonObject.addProperty("weight", word.weight);
            vocabularyJson.add(jsonObject);
        }

        VocabularyService service = new VocabularyService(apiKey);
        Vocabulary vocabulary = service.createVocabulary(targetModel, "testpfx", vocabularyJson);

        try {
            if ("OK".equals(service.queryVocabulary(vocabulary.getVocabularyId()).getStatus())) {
                Recognition recognizer = new Recognition();
                RecognitionParam param =
                        RecognitionParam.builder()
                                .model(targetModel)
                                .apiKey(apiKey)
                                .format("wav")
                                .sampleRate(16000)
                                .vocabularyId(vocabulary.getVocabularyId())
                                .build();

                try {
                    System.out.println("识别结果：" + recognizer.call(param, new File("asr_example.wav")));
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 关闭 WebSocket 连接
                    recognizer.getDuplexApi().close(1000, "bye");
                }
            }
        } finally {
            // 无论识别成功与否都删除热词列表，避免占用配额
            service.deleteVocabulary(vocabulary.getVocabularyId());
        }
        System.exit(0);
    }
}

class Hotword {
    String text;
    int weight;

    public Hotword(String text, int weight) {
        this.text = text;
        this.weight = weight;
    }
}

热词文本规范

热词文本必须为实际词语，长度限制如下：

• 含非 ASCII 字符时：总字符数（汉字、日文假名、韩文谚文、西里尔字母等非 ASCII 字符与 ASCII 字符合计）不超过 15 个。

  示例：

  • ✅ "厄洛替尼盐酸盐"（7 字符）

  • ✅ "EGFR抑制剂"（7 字符，其中 EGFR 占 4 个 ASCII 字符）

  • ✅ "こんにちは"（5 字符）

  • ✅ "Фенибут Белфарм"（15 字符，含中间空格）

  • ❌ "Клофелин Белмедпрепараты"（24 字符）

• 纯 ASCII 字符时：按空格切分后的片段数不超过 7 个。

  示例：

  • ✅ "Exothermic reaction" → 2 个片段

  • ✅ "Human immunodeficiency virus type 1" → 5 个片段

  • ❌ "The effect of temperature variations on enzyme activity in biochemical reactions" → 11 个片段

调整热词权重

权重控制模型对热词的偏好程度，合理设置可在提升目标词识别率的同时避免误识别。

建议从 weight=4 起测，根据识别效果逐步调整。

设计热词表

• 按场景分组：为不同业务场景建立独立的热词列表（如医疗术语、产品名称各建一个），便于维护与复用。

• 多语种混合：同一热词列表可混入不同语种的热词，通过 lang 字段区分。语音识别时指定 language_hints 后，仅匹配该语种的热词生效。

• 定期清理：删除不再使用的热词列表以释放额度（每账号上限 10 个）。

用法

通过 input.messages 传入历史对话上下文。其中 assistant 角色为前轮大模型的回复内容，user 角色 + input_text 类型为前轮的语音识别结果。上下文需成对出现在当前音频消息之前，详见DashScope同步调用（Fun-ASR-Flash）。

请求体结构示例：

{
    "model": "fun-asr-flash-2026-06-15",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "assistant",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "前轮大模型的回复内容"
                    }
                ]
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "input_text",
                        "text": "前轮用户语音的识别结果"
                    }
                ]
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "input_audio",
                        "input_audio": {
                            "data": "当前待识别的音频URL或Base64"
                        }
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {}
}