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-1.7bPengenalan
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
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3-asr-1.7b | Lalai— |
Medaninput_audio | Jenisobject | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanlanguage | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 0 Maksimum: 1 | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had json, verbose_json | Lalaijson |
Medantimestamp_granularities | Jenisarray | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input_audio |
Parametermaterial_types | Kontrakaudio |
Parametermaterial_conditions | KontrakBaca 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.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Kuantiti ramalan | Unit pengebilan | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Kuantiti 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 input | Jadual kadar— | Kuantiti ramalan— | Unit pengebilanbagi setiap saat audio masukan | Caj Input · saat audio input · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.000015 bagi setiap saat audio masukan |
| KonfigurasiAnggaran kos penjanaan | Jadual kadar— | Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaan | Unit pengebilan— | Caj Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.000015 anggaran sebelum penjanaan Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai. |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Transkripsi
set -eu
: "${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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin
# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.
# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Transkripsi
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Pembacaan kandungan lain
set -eu
: "${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
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medantext | Jenis |
Medanusage | Jenis |
Medansegments[] | Jenis |
Medanwords[] | Jenis |
Medanspeaker fields | Jenis |
Medantimestamps | Jenis |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra qwen/qwen3-asr-1.7b
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
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