# Fun-ASR：钉钉×通义实验室发布行业级语音识别大模型，多场景准确率飙升20%！

- Link: https://paooo.com/aigc-news/14031/
- Published: 2026-06-23T18:42:22+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * Fun-ASR从通用ASR升级为行业级语音识别，重点解决专业术语、黑话和复杂场景转写难题。
 * 模型结合钉钉企业信息做上下文推理，降低幻觉；噪声场景准确率达93%，首字延迟降至
   160ms。
 * 开源轻量版 Fun-ASR-Nano-0.8B 支持本地部署与微调，适合企业和开发者快速定制落地。

> **💡 站外导读：**随着企业数字化进程加速，传统语音识别工具在专业术语、复杂环境及
> 个性化需求上捉襟见肘，导致会议纪要出错、沟通效率低下。行业呼唤更智能、更懂业务
> 的语音解决方案。在此背景下，钉钉联合通义实验室推出的Fun-ASR应运而生，旨在通过海量
> 行业数据训练与上下文推理优化，直击企业语音转写的核心痛点，为金融、家装、畜牧等
> 多个垂直领域提供精准、可靠的语音识别服务。

## Fun-ASR是什么

Fun-ASR 是钉钉与通义实验室语音团队联合推出的新一代[语音识别](https://ai-bot.cn/ai-speech-to-text-tools/)
[大模型](https://paooo.com/ai-study/)。经过海量音频数据训练，能精准识别互联网、科技、
家装、畜牧等十多个行业的专业术语，能听懂“黑话”。例如，在保险行业，准确率较以往提升
18%，在家装、畜牧等行业也实现了15%-20%的提升。模型能结合钉钉内的企业信息进行推理
优化，减少幻觉问题，提供更可靠的转写结果。Fun-ASR支持企业专属模型定制训练，可利用
企业的真实语音数据进一步优化算法，提升专属词汇的识别准确率，支持最多1000+热词导入。

阅读目录

 * [Fun-ASR是什么](https://paooo.com/aigc-news/14031/#funasr%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Fun-ASR的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/14031/#funasr%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Fun-ASR的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/14031/#funasr%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Fun-ASR的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/14031/#funasr%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Fun-ASR的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/14031/#funasr%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/14031/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

如今，Fun-ASR已深度融入钉钉的多个核心功能，包括会议字幕生成、智能纪要整理以及语音
助手等，为各类企业应用场景构建了一套稳定可靠、高效流畅且易于扩展的语音识别体系。

通义实验室对Fun-ASR 的核心能力进行了全面升级，噪声场景下的识别准确率提升至 93%，
支持 31 种语言自由混说、歌词与说唱识别，将流式识别模型的首字延迟降低到 160ms，显著
提升在复杂环境下的语音识别性能。此外，轻量化版本 Fun-ASR-Nano-0.8B 正式开源，总参数
量压缩至 0.8B，推理成本更低，同时支持本地部署与定制化微调，为开发者提供高效且灵活
的语音识别解决方案。

![Fun-ASR](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/Fun-ASR-website-1.avif)

## Fun-ASR的主要功能

 * **多行业术语识别**：Fun-ASR 经过海量音频数据训练，能精准识别互联网、科技、家装、
   畜牧、汽车等十多个行业的专业术语，实测在保险行业准确率较以往提升 18%，在家装、
   畜牧等行业提升 15%-20%，支持最多 1000+ 热词导入，进一步优化生僻词汇识别。
 * **上下文感知优化**：模型可结合钉钉内的企业信息（如通讯录、日程、知识库等）进行
   推理优化，有效缓解大模型可能出现的幻觉问题，提供更可靠的转写结果，且需企业授权
   后生效。
 * **企业专属定制训练**：基于高效的端到端训练架构，Fun-ASR 能基于企业提供的真实场景
   语音数据进行算法优化，提升品牌名、项目代号、产品名、人名等专属词汇的识别准确率。
 * **多场景集成应用**：Fun-ASR 已集成到钉钉的会议字幕与同传、智能纪要、语音助手等
   多个功能模块，为企业级语境提供稳定、高效、易扩展的语音识别基座，满足企业对语音
   识别的高要求。

## Fun-ASR的技术原理

 * **海量数据训练**：Fun-ASR 经过上亿小时音频数据的训练，涵盖多种行业和场景，能准确
   理解不同领域的专业术语。
 * **行业共创优化**：结合钉钉多行业客户的真实场景共创，模型在互联网、科技、家装、
   畜牧、汽车等十多个领域表现出色，显著提升了专业术语的识别准确率。
 * **上下文推理优化**：模型可结合企业在钉钉内的已有信息（如通讯录、日程、知识库等）
   进行推理优化，有效缓解大模型可能产生的幻觉问题，提供更可靠的转写结果。
 * **端到端训练架构**：基于高效的端到端训练架构，Fun-ASR 能利用企业提供的真实场景
   语音数据进一步优化算法，提升专属词汇的识别准确率，支持企业专属模型定制训练。
 * **自定义热词支持**：提供企业自定义热词能力，最多可支持 1000+ 热词导入，进一步
   优化对生僻词汇和专属术语的识别。

## Fun-ASR的项目地址

 * **GitHub仓库**：https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR
 * **HuggingFace模型库**：https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512

## Fun-ASR的应用场景

 * **会议字幕与同传**：Fun-ASR 能实时转写会议内容，为会议提供精准的字幕和同传服务，
   帮助参会者更好地理解和记录会议要点。
 * **智能纪要**：模型可以自动生成会议纪要，提取关键信息和行动项，节省人工整理的时间，
   提高会议效率。
 * **语音助手**：支持语音指令和交互，用户可以通过语音命令完成各种操作，如查询信息、
   安排日程等，提升使用体验。
 * **家装与畜牧行业**：在顾家家居等家装企业中，模型能准确识别专业表述，如“比利时
   进口 Pulse 脉冲乳胶”等，为后续分析客户需求提供可靠依据。在畜牧行业，也能精准识别
   相关术语，助力企业高效运营。
 * **保险行业**：Fun-ASR 在保险行业的应用显著提升了语音识别的准确率，帮助保险企业
   更好地处理客户咨询和业务流程。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

Fun-ASR的发布，标志着语音识别技术正从通用走向深度行业化。它不再满足于‘听清’，而是
追求‘听懂’，尤其是理解企业内部的‘黑话’和业务逻辑。通过与钉钉生态的深度融合，它将
ASR从一个孤立功能，升级为可感知企业上下文（如通讯录、知识库）的智能节点，有效缓解
了大模型常见的‘幻觉’问题。其开源轻量版Fun-ASR-Nano-0.8B更是战略性一步，降低了技术
门槛，让开发者能快速定制，这预示着未来企业级[AI工具](https://ai.paooo.com/)将更强调‘
开箱即用’与‘深度定制’的结合。在AIGC浪潮下，语音作为核心人机交互入口，其精准度和场景
适应性将成为竞争关键，Fun-ASR的多行业共创模式或成行业新范式。

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**钉钉 ↗**

钉钉个人版应用，搭载AI助手，支持创作、对话及绘画功能。

❓ 常见问题解答（FAQ）

Fun-ASR适合哪些行业使用？

Fun-ASR面向互联网、科技、家装、畜牧、汽车、保险等十多个行业，重点提升专业术语和专属
词汇识别能力，适合会议转写、客服记录、业务沟通等企业场景。

Fun-ASR为什么比传统语音识别更准？

它通过海量行业音频训练、上下文推理优化和企业专属定制训练，能结合钉钉内通讯录、日程、
知识库等信息辅助识别，从而减少误识别和幻觉问题。

Fun-ASR-Nano-0.8B有什么特点？

Fun-ASR-Nano-0.8B是轻量化开源版本，总参数量压缩至0.8B，推理成本更低，支持本地部署
和定制化微调，适合开发者和企业快速集成。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

1000+热词导入后怎么避免误识别？

热词不是越多越好，最好按行业、项目和场景分层管理，并设置权重与冲突规则。上线前要用
真实录音回放做压测，重点看同音词、专有名词和口语缩写是否被过度召回。

企业定制语音模型要先改哪里？

先改词表和领域语言模型，再调声学适配和标点恢复，最后才是整体阈值。这样能以最小成本
提升行业术语识别率，同时避免为了少量定制词牺牲通用场景的稳定性。

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行业语音识别提准20%，关键是热词还是上下文？

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