模型

Qwen: Qwen3 ASR 0.6B

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Qwen: Qwen3 ASR 0.6B

Qwen3-ASR-0.6B 是 Qwen 的精簡型語音辨識模型,可將說話或歌唱音訊轉為文字,並辨識語言。它與同系列模型一樣涵蓋 30 種語言與 22 種方言,提供離線及串流流程;帶時間標記的文字則使用獨立的強制對齊流程。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Qwen3-ASR-0.6B 是 Qwen 的 Qwen3-ASR 語音辨識系列中的精簡版本。它接收音訊,並輸出附有語言標籤的轉錄文字。開發團隊將 0.6B 定位為兼顧辨識品質與效率的版本,1.7B 則是名稱獨立、規模較大的版本。兩者都運用 Qwen3-Omni 的音訊理解能力,共享文件記載的辨識範圍,以及統一的離線與串流處理方式。這個精簡版本可在語音筆記、字幕準備或可搜尋錄音的流程中,負責轉錄步驟。

語言、方言與支援的錄音

Qwen 記載了對 30 種語言與 22 種中文方言的辨識及語言識別支援,也支援不同地區的英語口音。語言表列出中文、英語、粵語、阿拉伯語、德語、法語、西班牙語、葡萄牙語、印尼語、義大利語、韓語、俄語、泰語、越南語、日語、土耳其語、印地語、馬來語、荷蘭語、瑞典語、丹麥語、芬蘭語、波蘭語、捷克語、菲律賓語、波斯語、希臘語、匈牙利語、馬其頓語與羅馬尼亞語。可辨識的音訊類型包括說話聲、歌唱人聲,以及帶有背景音樂的歌曲。較小版本仍保有這個系列的涵蓋範圍;模型規模不同,並不代表支援的語言清單不同。

離線辨識與輸入準備

官方工具套件可透過檔案參照、編碼音訊,或附有取樣率的波形接收音訊。它支援離線處理多份錄音、自動偵測語言,以及指定所支援的語言。文件記載的結果包含語言與辨識出的文字。已知錄音使用哪種語言時,可以指定該語言;當一批錄音包含未知語言時,也可以交由模型辨識。請將每份錄音的識別碼與結果一併保留,讓轉錄文字能追溯至正確的來源。

處理一組語音筆記時,請為每則筆記保留獨立結果,並在將文字轉成任務或摘要前,對照錄音檢查名稱、數字與不清楚的語句。處理口述教學時,可用轉錄文字定位段落,並檢查每項指示的措辭。檢查歌詞時,請聆聽人聲聲部,不要只因為某個詞放在歌曲中說得通就接受它。這些是文字成果的準備與檢查步驟;轉錄文字的摘要、翻譯或解讀,可以再作為獨立操作進行。

串流文字與錄音的完成處理

Qwen3-ASR 的離線與串流辨識使用同一個模型。在開發團隊的串流範例中,持續傳入的音訊區塊會更新保留中的辨識狀態,完成處理步驟則產生完整文字與語言。這可支援逐步更新的顯示方式,適合正在進行的轉錄。請將暫時顯示的內容視為目前的辨識狀態,並在錄音結束後保留最終結果,同時保留來源音訊以供修正。

文件記載的串流實作,不支援批次推論,也不支援在該串流流程中傳回時間戳記。因此,串流文字、一批離線轉錄結果,以及帶時間標記的字幕準備,是開發團隊的不同流程。範例中的區塊大小與詞元設定只是實作示例,並非通用的延遲、併發數或音訊長度承諾。請依所需成果選擇流程:是在錄音過程中持續取得文字、取得一批錄音的完整文字,還是取得對齊時間軸的文字。

帶時間標記的文字使用 Qwen3-ForcedAligner

Qwen3-ForcedAligner-0.6B 是獨立的對齊模型,即使它與這個 ASR 版本同樣使用 0.6B 的規模標示。它接收一組文字與音訊,並預測詞或字元層級的開始與結束時間。需要時間戳記時,開發團隊的離線 ASR 工具套件可以呼叫它。文件記載的語言包括中文、英語、粵語、法語、德語、義大利語、日語、韓語、葡萄牙語、俄語與西班牙語,所列的對齊範圍為最長五分鐘的語音。這個較小的語言範圍與五分鐘長度,屬於強制對齊的條件,並非 ASR 模型的一般轉錄涵蓋範圍。

製作字幕時,先準備一份經過檢查、使用錄音原語言的轉錄文字,在支援的流程適用時進行對齊,並一邊播放來源音訊,一邊檢查片段邊界。可實際使用的字幕成果會將文字與時間資訊一起保留。若轉錄中的詞有誤,應對照音訊修正文字,不要假設有對應的時間區段就代表文字正確。將這些步驟分開,就能分辨問題出在辨識、提供的文字,還是字幕邊界的位置。

長音訊的轉錄結果與辨識檢查

Qwen3-ASR 系列支援較長的錄音。推論範例建議,較長音訊應允許產生更多詞元,因此請確認轉錄涵蓋錄音結尾,且沒有因輸出額度不足而被截斷。已公布的範例並未確立通用的數值化上下文視窗,或 ASR 錄音長度上限。整理較長錄音以便檢查時,請保留有用片段及其在來源中位置的對應關係。請對照原始聲音檢查聽不清楚的詞、語言切換、重疊說話聲、不常見的名稱與歌唱音節。實際成果是附有語言標籤的辨識文字,可供搜尋或後續內容處理;需要時間資訊時,再透過獨立的對齊流程加入。

Ailoot Ultra · 語音轉文字 POST /v1/audio/transcriptions qwen/qwen3-asr-0.6b

qwen/qwen3-asr-0.6b

Alibaba /qwen/qwen3-asr-0.6b

入門

Qwen3-ASR-0.6B 是 Qwen 的精簡型語音辨識模型,可將說話或歌唱音訊轉為文字,並辨識語言。它與同系列模型一樣涵蓋 30 種語言與 22 種方言,提供離線及串流流程;帶時間標記的文字則使用獨立的強制對齊流程。

接受的輸入
音訊
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 語音轉文字 POST /v1/audio/transcriptions
輸入
audio
輸出
text
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
qwen/qwen3-asr-0.6b
預設值—
欄位input_audio類型object要求必填值與限制預設值—
欄位language類型string要求選填值與限制預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
最小值: 0
最大值: 1
預設值—
欄位response_format類型string要求選填值與限制
json, verbose_json
預設值json
欄位timestamp_granularities類型array要求選填值與限制預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制預設值—
方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, input_audio
參數material_types規格audio
參數material_conditions規格請讀取實際的 WAV 檔案,並將其真實位元組編碼,用於所宣告的 JSON input_audio;此確切的純 JSON 宣告並未提供 multipart 路由。

生命週期: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 實際回傳的 task_id 或媒體庫紀錄

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

方案

最終費用的計算方式

顯示的費率用於在生成前估算費用。最終費用依原始生成作業記錄的成本計算。實測的輸出時間長度與預估數量並非最終計費數量。

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

供比較的預估費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表預估數量計費單位費用
設定基礎 token 費率費率表基本費率預估數量—計費單位—費用
輸入 · 輸入 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸出 · 輸出 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 讀取快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
設定輸入音訊秒數費率表—預估數量—計費單位每秒輸入音訊費用
輸入 · 輸入音訊秒數 · 僅供比較的估算 $0.00000666 每秒輸入音訊
設定預估生成費用費率表—預估數量單次生成估算值計費單位—費用
輸出 · 預估生成費用 · 僅供比較的估算 $0.00000666 生成前估算

此估算並非額外費用,也不是本次生成完成後的固定費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · 語音轉文字

curl · 精確的原生請求主體與完整結果
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-0.6b', '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.

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 語音轉文字

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
其他內容讀取方式
讀取現有且屬於自己的素材
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.
保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留完整回應與標頭、所有實際輸出、原始回傳的識別碼,以及所有用量欄位。恢復原始作業時,請勿再次提交建立請求。

需要檢查原始回應時

保留回傳的 X-Client-Request-ID,以供核對。僅讀取實際回傳的 task_id/asset_id 值或自己擁有的媒體庫;請勿以作業 ID 組成任務 URL,也請勿重新提交建立請求。

回應欄位
欄位類型
欄位text類型
欄位usage類型
欄位segments[]類型
欄位words[]類型
欄位speaker fields類型
欄位timestamps類型

別名

模型別名

Ailoot Ultra qwen/qwen3-asr-0.6b

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

qwen/qwen3-asr-0.6b

FAQ · Qwen: Qwen3 ASR 0.6B
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-0.6b: audio → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-0.6b: model, input_audio, language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider

適用哪些限制?

POST /v1/audio/transcriptions · qwen/qwen3-asr-0.6b: temperature.minimum: 0; temperature.maximum: 1

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