钉钉与通义实验室发布Fun-ASR语音识别大模型，支持多语言口音识别。

一、语音识别技术能否真正理解行业“黑话”？

想象一场畜牧行业的会议：专家讨论“仔猪断奶应激防控”或“TMR全混合日粮配比”——传统语音识别模型可能将这些术语转写为毫不相干的词汇。这种尴尬正在被终结。2025年8月，钉钉与通义实验室联合发布的Fun-ASR语音识别大模型，首次实现对十大垂直领域专业术语的深度解析。基于上亿小时行业真实场景音频训练，模型在保险业识别准确率提升18%，家装和畜牧领域提升15%-20%。

秘密在于Paraformer非自回归架构与工业级语料库的深度融合。与传统模型逐字生成不同，Paraformer实现毫秒级并行推理，速度提升5倍的同时，通过监督微调技术对齐专业术语的语音-文本映射关系。更关键的是，模型引入RAG（检索增强生成）框架：当系统捕捉到“Pulse脉冲乳胶”这类生僻词时，自动检索企业预置的术语库补充上下文，避免“幻觉式误译”。

二、多语言口音识别

“请用粤语解释混凝土养护周期。”——在建筑工地，这样的指令可能混杂着机械噪音和工人方言。Fun-ASR的突破在于将多语言支持扩展到37种语言及202种方言，甚至在85分贝嘈杂环境中保持97.5%的识别准确率。

核心技术是方言隐空间映射技术。模型将不同方言的声学特征映射到统一向量空间，再通过对比学习区分细微差异。例如闽南语“铰刀”（剪刀）和粤语“鉸剪”这类同义异形词，系统能结合对话场景（五金加工vs.服装裁剪）自动选择正确释义。同时，RLHF（人类反馈强化学习） 的引入大幅优化噪声鲁棒性。训练中模型因漏听“不”字导致“严禁焊接”变成“可以焊接”？工程师即时标注错误，系统动态调整声学模型权重，这类风险降低90%。

三、企业定制

某金融机构的信贷会议上，“LTV抵押率”“IRR内部收益率”频频出现；科技公司则充斥着“Kubernetes滚动更新”“Istio服务网格”。通用模型对此束手无策，而Fun-ASR的企业定制功能正在改写规则。

通过钉钉开放平台，企业可三步生成专属模型：

热词注入：导入1000+专属词汇（如产品代号“Project Aurora”），强制提升权重；
知识库联动：授权访问钉钉通讯录、项目文档，将“张工”自动关联至“架构师张三”；
场景化微调：上传20小时真实会议录音，采用LoRA低秩适配技术，仅训练0.1%参数即适配企业语境。

效果立竿见影。顾家家居的销售讲解中，“Sonocore发泡工艺”这类术语识别准确率达98.7%，客户需求分析效率提升40%。

四、钉钉生态

Fun-ASR并非孤立技术，它正重构钉钉的工作流：

会议革命：30分钟录音15秒生成带时间戳的纪要，中英双语字幕延迟仅3秒；
知识沉淀：语音助手捕捉“修改合同第3.2条款”指令，自动定位相关文档段落；
决策加速：智能纪要从转录文本提取待办事项，同步生成任务看板并分配责任人。

某跨国公司的测试显示，原本耗时2小时的亚太区会议复盘，现在10分钟完成关键决议追踪。这种效率跃迁源于语音识别与企业上下文的全链路整合——当模型听到“Q3目标”，自动关联钉钉知识库中的OKR表格；讨论“客户投诉”时，调取CRM历史记录补充背景。

五、未来战场

尽管Fun-ASR已实现技术跃进，挑战依然存在。建筑工地的冲击钻噪音、方言混杂普通话的“塑料普通话”、少数民族语言的低资源场景……这些仍是攻坚方向。

通义实验室的路线图透露关键突破点：

多模态降噪：结合摄像头唇动信息辅助语音分离，目标在120分贝工厂环境达标90%准确率；
零样本方言适配：用户说三句藏语安多方言，模型自动构建个性化识别引擎；
低代码训练平台：非技术员工通过拖拽配置，30分钟完成零售话术定制模型部署。

更值得关注的是技术普惠化。开源社区已可通过ModelScope平台调用Fun-ASR基础模型，开发者用PyTorch+ONNX工具链快速构建数字人客服方案，中小企业获取专业级语音能力的门槛大幅降低。

当Fun-ASR在畜牧场听懂“蓝耳病防控”，在手术室准确转录“腹腔镜胆总管探查术”，技术真正回归到解决实际问题的本质。钉钉与通义实验室的这次联手，不仅刷新了语音识别的技术标尺，更让企业级AI落地路径变得清晰可循——深度融合场景、尊重行业Know-how、开放生态共建。或许用不了多久，“调整模型参数”会成为销售总监的日常用语，就像今天他们说“拉个钉钉群”一样自然。