model

Qwen: Qwen3 ASR 1.7B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 ASR 1.7B

Qwen3-ASR-1.7B menukar pertuturan dan nyanyian kepada teks serta mengenal pasti bahasa. Qwen mendokumenkan 30 bahasa, 22 dialek Cina dan pengecaman luar talian atau penstriman; masa pada peringkat perkataan menggunakan aliran kerja Qwen3-ForcedAligner berasingan.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Qwen3-ASR-1.7B ialah model pengecaman pertuturan Qwen yang lebih besar dalam keluarga Qwen3-ASR. Model menerima audio dan mengembalikan teks yang dikenal pasti bersama label bahasa. Keluarga dibina atas asas pemahaman audio Qwen3-Omni dan menggunakan satu model ASR untuk pengecaman luar talian serta penstriman. Edisi 1.7B menekankan kualiti pengecaman, manakala edisi 0.6B yang dinamakan secara berasingan menekankan kecekapan. Edisi ini kekal sebagai pilihan berbeza walaupun berkongsi liputan bahasa dan aliran pengecaman yang didokumenkan.

Pengenalpastian bahasa dan liputan audio

Pengeluar menyenaraikan 30 bahasa dan 22 dialek Cina serta aksen Inggeris dari beberapa rantau. Senarai bahasa merangkumi Cina, Inggeris, Kantonis, Arab, Jerman, Perancis, Sepanyol, Portugis, Indonesia, Itali, Korea, Rusia, Thai, Vietnam, Jepun, Turki, Hindi, Melayu, Belanda, Sweden, Denmark, Finland, Poland, Czech, Filipino, Parsi, Yunani, Hungary, Macedonia dan Romania. Jenis audio disokong termasuk pertuturan, suara nyanyian dan lagu dengan muzik latar. Keupayaan ini menjadikan transkrip berguna untuk temu bual, kuliah, rakaman suara dan semakan lirik, dengan audio asal disimpan untuk memeriksa petikan sukar.

Menyediakan audio dan memperoleh transkrip

Kit alat pengeluar menerima rujukan fail audio, audio dikodkan atau bentuk gelombang bersama kadar sampelnya, dan aliran luar taliannya boleh memproses koleksi rakaman. Kit boleh mengesan bahasa secara automatik atau menggunakan bahasa disokong yang ditentukan. Pilih pengesanan automatik untuk rakaman tidak diketahui; berikan bahasa yang benar-benar dituturkan apabila diketahui dan relevan dengan tugas. Hasil contoh menunjukkan bahasa dikesan atau dipilih serta teks yang dikenal pasti. Tetapan bahasa membimbing pengecaman rakaman, bukannya menentukan permintaan menulis semula kandungannya dalam bahasa lain.

Untuk temu bual, kekalkan rakaman dikaitkan dengan tarikh, subjek dan pengecam sumbernya, kemudian gunakan teks yang dikembalikan sebagai transkrip boleh dicari. Untuk kuliah, kekalkan istilah teknikal dan ungkapan berangka semasa semakan, bukannya menggantikan perkataan tidak jelas secara senyap dengan penerangan munasabah. Untuk lagu, semak lirik yang dikenal pasti sambil mendengar jalur vokal, terutama apabila muzik menutup suku kata. Transkrip boleh menjadi input bagi langkah ringkasan, terjemahan atau editorial berasingan selepas perkataannya disemak terhadap audio.

Pengecaman penstriman dan skopnya

Keluarga ASR yang sama menyokong pengecaman semasa audio tiba. Contoh penstriman pengeluar menghantar cebisan audio berturut-turut ke keadaan pengecaman yang dikekalkan, memaparkan teks interim, kemudian menamatkan strim untuk mendapatkan bahasa serta transkrip akhir. Bezakan teks tambahan semasa daripada hasil lengkap apabila menyediakan kapsyen langsung atau transkrip berjalan. Implementasi penstriman yang didokumenkan tidak menggabungkan penstriman dengan inferens berkelompok dan tidak mengembalikan cap masa; transkrip bermasa menggunakan aliran lain. Ini ialah butiran implementasi pengeluar, bukannya janji tentang pengangkutan data aplikasi atau antara muka kapsyen langsung.

Masa perkataan atau aksara dengan penjajar berasingan

Qwen3-ForcedAligner-0.6B menjajarkan rakaman audio dengan teks yang dibekalkan dan meramalkan masa mula serta tamat pada peringkat perkataan atau aksara. Model ini berasingan daripada kedua-dua edisi Qwen3-ASR. Kit alat ASR boleh menggunakan penjajar itu apabila cap masa diminta dalam aliran transkripsi luar taliannya, atau penjajaran boleh dijalankan pada pasangan teks–audio sedia ada. Liputan penjajar yang didokumenkan ialah 11 bahasa: Cina, Inggeris, Kantonis, Perancis, Jerman, Itali, Jepun, Korea, Portugis, Rusia dan Sepanyol. Rentang pertuturan yang dinyatakan ialah sehingga lima minit; ini skop penjajar, bukan had lima minit bagi transkripsi ASR.

Untuk persediaan sari kata, dapatkan dan semak transkrip dahulu, kemudian jajarkannya kepada rakaman sumber apabila aliran penjajaran itu sesuai. Gunakan masa mula dan tamat yang dikembalikan untuk menyediakan segmen kapsyen dan periksa sempadannya sambil mendengar. Penjajaran mengaitkan perkataan yang dibekalkan dengan audio; ia tidak patut dianggap bukti bahawa transkrip salah telah dibetulkan. Artifak berguna ialah transkrip disemak dengan maklumat masa yang kekal berkait dengan rakaman yang diterangkan.

Rakaman panjang dan had praktikal

Keluarga menyokong transkripsi audio panjang, dan contoh rasmi mengarahkan pengguna membenarkan lebih banyak teks dijana untuk input lebih panjang. Tetapan token contoh itu ialah pilihan konfigurasi, bukannya had konteks model atau tempoh audio universal. Rancang peruntukan output berdasarkan rakaman dan semak bahawa bahagian akhir hadir. Semak nama, kuantiti, perubahan bahasa, perkataan terlindung dan pertuturan bertindih terhadap bunyi asal. Liputan bahasa dan keteguhan terhadap audio mencabar tidak menjamin transkrip sempurna bagi setiap aksen, rakaman atau susunan muzik. Hasil lengkap mengekalkan perkataan yang dikenal pasti, bahasanya dan hubungannya dengan audio supaya boleh dicari, disunting atau digunakan dalam aliran kandungan kemudian.

Ailoot Ultra · Transkripsi POST /v1/audio/transcriptions qwen/qwen3-asr-1.7b

qwen/qwen3-asr-1.7b

Alibaba /qwen/qwen3-asr-1.7b

Pengenalan

Qwen3-ASR-1.7B menukar pertuturan dan nyanyian kepada teks serta mengenal pasti bahasa. Qwen mendokumenkan 30 bahasa, 22 dialek Cina dan pengecaman luar talian atau penstriman; masa pada peringkat perkataan menggunakan aliran kerja Qwen3-ForcedAligner berasingan.

Input yang diterima
Audio
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Transkripsi POST /v1/audio/transcriptions
Input
audio
Output
text
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen/qwen3-asr-1.7b
Lalai—
Medaninput_audioJenisobjectKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanlanguageJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 0
Maksimum: 1
Lalai—
Medanresponse_formatJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
json, verbose_json
Lalaijson
Medantimestamp_granularitiesJenisarrayKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, input_audio
Parametermaterial_typesKontrakaudio
Parametermaterial_conditionsKontrakBaca fail WAV sebenar dan kodkan bait sebenarnya untuk input_audio JSON yang diisytiharkan; tiada laluan multipart ditawarkan bagi pengisytiharan tepat yang hanya menggunakan JSON ini.

Kitar hayat: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Pelan harga

Cara caj akhir dikira

Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Anggaran kadar untuk perbandingan

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarKuantiti ramalanUnit pengebilanCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasKuantiti ramalan—Unit pengebilan—Caj
Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token
Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token
Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token
Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token
Konfigurasisaat audio inputJadual kadar—Kuantiti ramalan—Unit pengebilanbagi setiap saat audio masukanCaj
Input · saat audio input · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.000015 bagi setiap saat audio masukan
KonfigurasiAnggaran kos penjanaanJadual kadar—Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaanUnit pengebilan—Caj
Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.000015 anggaran sebelum penjanaan

Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Transkripsi

curl · badan permintaan natif yang tepat dan hasil lengkap
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
import base64
audio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()
if not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')
if len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')
request={'model': 'qwen/qwen3-asr-1.7b', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}
request['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')
Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin
# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.
# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Transkripsi

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Pembacaan kandungan lain
Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.

Jika respons asal perlu disemak

Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan.

Medan respons
MedanJenis
MedantextJenis
MedanusageJenis
Medansegments[]Jenis
Medanwords[]Jenis
Medanspeaker fieldsJenis
MedantimestampsJenis

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen3-asr-1.7b

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen/qwen3-asr-1.7b

FAQ · Qwen: Qwen3 ASR 1.7B
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-1.7b: audio → text

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-1.7b: model, input_audio, language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-1.7b: temperature.minimum: 0; temperature.maximum: 1

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen