语音识别_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。

语音识别也称为语音转写、语音转录、语音转文字等。

实时语音识别

实时语音识别可以将音频流实时转换为文本，实现“边说边出文字”的效果。它适用于对麦克风语音进行实时识别，以及对本地音视频文件进行实时转录。

应用场景

会议：为会议、演讲、培训、庭审等提供实时记录。
直播：为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。
客服：实时记录通话内容，协助提升服务品质。
游戏：让玩家无需停下手头操作即可语音输入或阅读聊天内容。
社交聊天：使用社交App或输入法时，语音自动转文本。
人机交互：转换语音对话为文字，优化人机交互体验。

支持的模型

模型名称	支持的语言	支持的采样率	适合场景	单价	免费额度
paraformer-realtime-v2	中文普通话、中文方言（粤语、吴语、闽南语、东北话、甘肃话、贵州话、河南话、湖北话、湖南话、宁夏话、山西话、陕西话、山东话、四川话、天津话、江西话、云南话、上海话）、英语、日语、韩语支持多个语种自由切换	任意	视频直播、会议等	0.00024元/秒	36,000秒（10小时）每月1日0点自动发放有效期1个月
paraformer-realtime-v1	中文	16kHz
paraformer-realtime-8k-v2		8kHz	电话客服等
paraformer-realtime-8k-v1

快速开始

您可以先进行在线体验：请在语音识别页面选择“Paraformer实时语音识别-v2”模型，单击立即体验。

下面是调用API的示例代码。

您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。如果通过SDK调用，还需要安装DashScope SDK。

从麦克风采集实时音频，并将获取的音频流实时发送至语音识别模型。

运行代码示例，当控制台显示RecognitionCallback open. 时，用户使用麦克风开始说话。在RecognitionCallback sentence:中实时显示识别结果文本，达到“边说边出文字”的效果。

Python

import pyaudio
import dashscope
from dashscope.audio.asr import (Recognition, RecognitionCallback,
                                 RecognitionResult)

dashscope.api_key = 'YOUR-DASHSCOPE-API-KEY'  # 如果您没有配置环境变量，请用您已获取的API-KEY替换YOUR-DASHSCOPE-API-KEY

mic = None
stream = None


class Callback(RecognitionCallback):
    def on_open(self) -> None:
        global mic
        global stream
        print('RecognitionCallback open.')
        mic = pyaudio.PyAudio()
        stream = mic.open(format=pyaudio.paInt16,
                          channels=1,
                          rate=16000,
                          input=True)

    def on_close(self) -> None:
        global mic
        global stream
        print('RecognitionCallback close.')
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        mic.terminate()
        stream = None
        mic = None

    def on_event(self, result: RecognitionResult) -> None:
        print('RecognitionCallback sentence: ', result.get_sentence())


callback = Callback()
recognition = Recognition(model='paraformer-realtime-v2',
                          format='pcm',
                          sample_rate=16000,
                          callback=callback)
recognition.start()

while True:
    if stream:
        data = stream.read(3200, exception_on_overflow=False)
        recognition.send_audio_frame(data)
    else:
        break

recognition.stop()

针对本地音视频文件，调用实时语音识别API即时输出识别结果。

Python

import requests
from http import HTTPStatus

import dashscope
from dashscope.audio.asr import Recognition

dashscope.api_key = 'YOUR-DASHSCOPE-API-KEY'  # 如果您没有配置环境变量，请用您已获取的API-KEY替换YOUR-DASHSCOPE-API-KEY

r = requests.get(
    'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_female2.wav'
)
with open('asr_example.wav', 'wb') as f:
    f.write(r.content)

recognition = Recognition(model='paraformer-realtime-v2',
                          format='wav',
                          sample_rate=16000,
                          callback=None)
result = recognition.call('asr_example.wav')
if result.status_code == HTTPStatus.OK:
    with open('asr_result.txt', 'w+') as f:
        for sentence in result.get_sentence():
            f.write(str(sentence) + '\n')
    print('Recognition done!')
else:
    print('Error: ', result.message)

完整的识别结果会以JSON格式保存在.txt文件中。完整结果包含转换后的文本以及文本在音视频文件中的起始、结束时间（以毫秒为单位）。

{'begin_time': 280, 'end_time': 3810, 'text': 'Hello world, 这里是阿里巴巴语音实验室。', 'words': [{'begin_time': 280, 'end_time': 633, 'text': 'Hello ', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 633, 'end_time': 986, 'text': 'world', 'punctuation': ', '}, {'begin_time': 986, 'end_time': 1456, 'text': '这里', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 1456, 'end_time': 1926, 'text': '是阿', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 1926, 'end_time': 2396, 'text': '里巴', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 2396, 'end_time': 2866, 'text': '巴语', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 2866, 'end_time': 3336, 'text': '音实', 'punctuation': ''}, {'begin_time': 3336, 'end_time': 3810, 'text': '验室', 'punctuation': '。'}]}

以上为 Python SDK 样例，更多编程语言支持和接入方式请参见实时语音识别API详情。

输入文件限制

对本地音视频文件进行识别时：

输入文件的方式：上传本地文件。
文件数量：单次调用最多输入1个文件。
文件大小：无限制。
文件格式：支持pcm、wav、opus、speex、aac、amr等多种格式。推荐pcm和wav。
由于音视频文件格式及其变种众多，因此不能保证所有格式均能够被正确识别。请通过测试验证您所提供的文件能够获得正常的语音识别结果。
采样率：支持音视频采样率为16000 Hz及以上，电话语音采样率为8000 Hz及以上。
音频采样率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，更高的采样率可以提供更丰富的信号信息，有助于提高语音识别系统的准确率，尤其是在处理复杂背景噪声、快速语速或者不同口音的语音时。然而，实际效果还取决于算法的设计和优化。有时，过高的采样率可能引入更多噪声或无关信息，反而对识别结果产生负面影响，特别是在没有相应优化的算法中。因此，请按照音视频的采样率选择适用的模型。如果语音数据采样率是8000Hz，请勿将采样率转换为16000Hz，选用支持8000Hz采样率的模型即可。

录音文件识别

录音文件识别（也称为录音文件转写）是指对音视频文件进行语音识别，将语音转换为文本。支持单个文件识别和批量文件识别，适用于处理不需要即时返回结果的场景。

应用场景

会议、课堂录音记录：将录音文件转成文字，方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。
客服电话分析：自动记录并分析客户电话，快速理解客户需求，自动分类服务请求，甚至识别客户情绪，从而提升服务质量与效率。
字幕生成：帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕，加速后期制作的流程。
市场研究与数据分析：将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据，通过识别模型进行分析，提取消费者意见、偏好等信息，为企业决策提供支持。

支持的模型

模型名称	支持的语言	支持的采样率	适用的格式	单价	免费额度
paraformer-v2	中文普通话、中文方言（粤语、吴语、闽南语、东北话、甘肃话、贵州话、河南话、湖北话、湖南话、宁夏话、山西话、陕西话、山东话、四川话、天津话、江西话、云南话、上海话）、英语、日语、韩语	任意	视频直播、电话客服等	0.00008元/秒	36,000秒（10小时）每月1日0点自动发放有效期1个月
paraformer-8k-v2	中文普通话	8kHz	电话语音
paraformer-v1	中文普通话、英语	任意	音频或视频
paraformer-8k-v1	中文普通话	8kHz	电话语音
paraformer-mtl-v1	中文普通话、中文方言（粤语、吴语、闽南语、东北话、甘肃话、贵州话、河南话、湖北话、湖南话、宁夏话、山西话、陕西话、山东话、四川话、天津话）、英语、日语、韩语、西班牙语、印尼语、法语、德语、意大利语、马来语	16kHz及以上	音频或视频

模型名称

支持的语言

适用的格式

单价

免费额度

sensevoice-v1

超过50种语言（中、英、日、韩、粤等）

附录：支持语言列表

音频或视频

0.0007 元/秒

36,000秒（10小时）

每月1日0点自动发放

有效期1个月

模型选型建议

语种支持：
- 对于中文（普通话和方言）、粤语、英语、日语、韩语、西班牙语、印尼语、法语、德语、意大利语、马来语，建议优先选择Paraformer以获得更优效果。同时，建议优先选择paraformer-v2模型。paraformer-v2支持指定语种，包括中文（含普通话和多种方言）、粤语、英语、日语、韩语。指定语种后，系统能够集中算法资源和语言模型于该特定语种，避免了在多种可能的语种中进行猜测和切换，从而减少了误识别的概率。
- 对于其他语言（俄语、泰语等），请选择SenseVoice，具体请参见附录：支持语言列表。
情感和事件识别：如果需要情感识别能力（包括高兴<HAPPY>、伤心<SAD>、生气<ANGRY>和中性<NEUTRAL>）和4种常见音频事件识别（包括背景音乐<BGM>、说话声<Speech>、掌声<Applause>和笑声<Laughter>），请选择SenseVoice语音识别模型。
热词定制：如果您的业务领域中，有部分专有名词和行业术语识别效果不够好，您可以定制热词，将这些词添加到词表从而改善识别结果。您可以使用paraformer-v1、paraformer-8k-v1、paraformer-mtl-v1语音识别模型。关于热词的更多信息，请参见Paraformer语音识别热词定制与管理。

快速开始

您可以先进行在线体验：请在语音模型页面选择“Paraformer语音识别-v2”模型，单击立即体验。

下面是调用API的示例代码。

您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。如果通过SDK调用，还需要安装DashScope SDK。

由于音视频文件的尺寸通常较大，文件传输和语音识别处理均需要时间，文件转写API通过异步调用方式来提交任务。开发者需要通过查询接口，在文件转写完成后获得语音识别结果。

Paraformer

Python

import json
from urllib import request
from http import HTTPStatus

import dashscope

dashscope.api_key = 'YOUR-DASHSCOPE-API-KEY'  # 如果您没有配置环境变量，请用您已获取的API-KEY替换YOUR-DASHSCOPE-API-KEY

task_response = dashscope.audio.asr.Transcription.async_call(
    model='paraformer-v2',
    file_urls=[
        'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_female2.wav',
        'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_male2.wav'
    ],
    language_hints=['zh', 'en'])

transcription_response = dashscope.audio.asr.Transcription.wait(
    task=task_response.output.task_id)

if transcription_response.status_code == HTTPStatus.OK:
    for transcription in transcription_response.output['results']:
        url = transcription['transcription_url']
        result = json.loads(request.urlopen(url).read().decode('utf8'))
        print(json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))
    print('transcription done!')
else:
    print('Error: ', transcription_response.output.message)

完整的识别结果会以JSON格式打印在控制台。完整结果包含转换后的文本以及文本在音视频文件中的起始、结束时间（以毫秒为单位）。

{
    "file_url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_male2.wav",
    "properties": {
        "audio_format": "pcm_s16le",
        "channels": [
            0
        ],
        "original_sampling_rate": 16000,
        "original_duration_in_milliseconds": 4726
    },
    "transcripts": [
        {
            "channel_id": 0,
            "content_duration_in_milliseconds": 4720,
            "text": "Hello world, 这里是阿里巴巴语音实验室。",
            "sentences": [
                {
                    "begin_time": 0,
                    "end_time": 4720,
                    "text": "Hello world, 这里是阿里巴巴语音实验室。",
                    "words": [
                        {
                            "begin_time": 0,
                            "end_time": 472,
                            "text": "Hello ",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 472,
                            "end_time": 944,
                            "text": "world",
                            "punctuation": ", "
                        },
                        {
                            "begin_time": 944,
                            "end_time": 1573,
                            "text": "这里",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 1573,
                            "end_time": 2202,
                            "text": "是阿",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 2202,
                            "end_time": 2831,
                            "text": "里巴",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 2831,
                            "end_time": 3460,
                            "text": "巴语",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 3460,
                            "end_time": 4089,
                            "text": "音实",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 4089,
                            "end_time": 4720,
                            "text": "验室",
                            "punctuation": "。"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}
{
    "file_url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_female2.wav",
    "properties": {
        "audio_format": "pcm_s16le",
        "channels": [
            0
        ],
        "original_sampling_rate": 16000,
        "original_duration_in_milliseconds": 3834
    },
    "transcripts": [
        {
            "channel_id": 0,
            "content_duration_in_milliseconds": 3820,
            "text": "Hello world, 这里是阿里巴巴语音实验室。",
            "sentences": [
                {
                    "begin_time": 0,
                    "end_time": 3820,
                    "text": "Hello world, 这里是阿里巴巴语音实验室。",
                    "words": [
                        {
                            "begin_time": 0,
                            "end_time": 382,
                            "text": "Hello ",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 382,
                            "end_time": 764,
                            "text": "world",
                            "punctuation": ", "
                        },
                        {
                            "begin_time": 764,
                            "end_time": 1273,
                            "text": "这里",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 1273,
                            "end_time": 1782,
                            "text": "是阿",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 1782,
                            "end_time": 2291,
                            "text": "里巴",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 2291,
                            "end_time": 2800,
                            "text": "巴语",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 2800,
                            "end_time": 3309,
                            "text": "音实",
                            "punctuation": ""
                        },
                        {
                            "begin_time": 3309,
                            "end_time": 3820,
                            "text": "验室",
                            "punctuation": "。"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}
transcription done!

以上为 Python SDK 样例，更多编程语言支持和接入方式请参见Paraformer录音文件识别API详情。

SenseVoice

Python

import json
from urllib import request
from http import HTTPStatus

import dashscope

dashscope.api_key = 'YOUR-DASHSCOPE-API-KEY'  # 如果您没有配置环境变量，请用您已获取的API-KEY替换YOUR-DASHSCOPE-API-KEY

task_response = dashscope.audio.asr.Transcription.async_call(
    model='sensevoice-v1',
    file_urls=[
        'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/sensevoice/rich_text_example_1.wav'],
    language_hints=['en'],)

transcription_response = dashscope.audio.asr.Transcription.wait(
    task=task_response.output.task_id)

if transcription_response.status_code == HTTPStatus.OK:
    for transcription in transcription_response.output['results']:
        url = transcription['transcription_url']
        result = json.loads(request.urlopen(url).read().decode('utf8'))
        print(json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))
    print('transcription done!')
else:
    print('Error: ', transcription_response.output.message)

{
    "file_url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/sensevoice/rich_text_example_1.wav",
    "properties": {
        "audio_format": "pcm_s16le",
        "channels": [
            0
        ],
        "original_sampling_rate": 16000,
        "original_duration_in_milliseconds": 17645
    },
    "transcripts": [
        {
            "channel_id": 0,
            "content_duration_in_milliseconds": 12710,
            "text": "<|Speech|> Senior staff, Principal Doris Jackson, Wakefield faculty, and of course, my fellow classmates. <|/Speech|> <|ANGRY|><|Speech|> I am honored to have been chosen to speak before my classmates, as well as the students across America today. <|/Speech|>",
            "sentences": [
                {
                    "begin_time": 0,
                    "end_time": 7060,
                    "text": "<|Speech|> Senior staff, Principal Doris Jackson, Wakefield faculty, and of course, my fellow classmates. <|/Speech|> <|ANGRY|>"
                },
                {
                    "begin_time": 11980,
                    "end_time": 17630,
                    "text": "<|Speech|> I am honored to have been chosen to speak before my classmates, as well as the students across America today. <|/Speech|>"
                }
            ]
        }
    ]
}
transcription done!

以上为 Python SDK 样例，更多编程语言支持和接入方式请参见SenseVoice录音文件识别API详情。

输入文件限制

输入文件的方式：通过HTTP / HTTPS协议的URL指定。
文件数量：单次调用最多输入100个文件URL，待所有URL转写完成后，您可以一次性获取全部转写结果。
文件大小：每个URL中的文件不超过2 GB。如果超出限制，可尝试对文件进行预处理以降低文件尺寸。具体操作，请参见最佳实践。
文件格式：aac、amr、avi、flac、flv、m4a、mkv、mov、mp3、mp4、mpeg、ogg、opus、wav、webm、wma、wmv。
由于音视频文件格式及其变种众多，因此不能保证所有格式均能够被正确识别。请通过测试验证您所提供的文件能够获得正常的语音识别结果。
采样率：sensevoice-v1、paraformer-v2、paraformer-v1模型对采样率无限制，其他模型支持音视频采样率为16000 Hz及以上，电话语音采样率为8000 Hz及以上。
音频采样率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，更高的采样率可以提供更丰富的信号信息，有助于提高语音识别系统的准确率，尤其是在处理复杂背景噪声、快速语速或者不同口音的语音时。然而，实际效果还取决于算法的设计和优化。有时，过高的采样率可能引入更多噪声或无关信息，反而对识别结果产生负面影响，特别是在没有相应优化的算法中。因此，请按照音视频的采样率选择适用的模型。如果语音数据采样率是8000Hz，请勿将采样率转换为16000Hz，选用支持8000Hz采样率的模型即可。

常见问题

1. 可能影响识别准确率的因素

声音质量：设备、环境等可能影响语音的清晰度，从而影响识别准确率。高质量的音频输入是提高识别准确性的前提。
说话人特征：不同人的声音特质（如音调、语速、口音、方言）差异很大，这些个体差异会对语音识别系统构成挑战，尤其是对于未充分训练过的特定口音或方言。
语言和词汇：语音识别模型通常针对特定的语言进行训练。当处理多语言混合、专业术语、俚语或网络用语时，识别难度会增加。您可以通过热词功能，改变识别结果，具体操作请参见Paraformer语音识别热词定制与管理。
上下文理解：缺乏对对话上下文的理解可能会导致误解，尤其是在含义模糊或依赖于上下文的情境中。

2. 支持哪些编程语言

Paraformer实时语音识别：

Java、Python：通过DashScope SDK方式调用，详见实时语音识别API详情。
其他编程语言：通过WebSocket方式调用，详见通过WebSocket连接访问实时语音识别服务。

Paraformer录音文件识别：

Java、Python：通过DashScope SDK方式调用，详见Paraformer录音文件识别API详情。
其他编程语言：通过HTTP方式调用，详见通过HTTP调用接口实现异步转写音视频文件。

SenseVoice录音文件识别：

Java、Python：通过DashScope SDK方式调用，详见SenseVoice录音文件识别API详情。
其他编程语言：通过HTTP方式调用，详见通过HTTP调用接口实现异步转写音视频。

3. 语音输入的方式

Paraformer实时语音识别：本地文件、音频流。详见输入文件限制。

Paraformer录音文件识别、SenseVoice录音文件识别：不支持本地文件，只支持公网可访问的录音文件URL。详见输入文件限制。

4. 输入文件大小限制

Paraformer实时语音识别：大小不限。详见输入文件限制。

Paraformer录音文件识别、SenseVoice录音文件识别：单次识别最多能指定100个文件URL，每个URL对应的录音文件大小应小于等于2GB。详见输入文件限制。

5. 是否支持流式输入输出

Paraformer实时语音识别：是。

Paraformer录音文件识别、SenseVoice录音文件识别：否。

6. 限流

Paraformer语音识别：

模型名称	任务查询接口RPS限制
paraformer-realtime-v2	20
paraformer-realtime-v1
paraformer-realtime-8k-v1

模型名称	提交作业接口RPS限制	任务查询接口RPS限制
paraformer-v2	10	20
paraformer-v1
paraformer-8k-v1
paraformer-mtl-v1

SenseVoice语音识别：

模型名称	任务查询接口RPS限制
sensevoice-v1	10