論文の概要: Qwen-Audio-3.0-ASR Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07549v2
• Date: Wed, 09 Sep 2026 11:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.443846
• Title: Qwen-Audio-3.0-ASR Technical Report
• Title（参考訳）: Qwen-Audio-3.0-ASR技術報告
• Abstract要約: 本稿では,Mixture-of-Experts (MoE) LLM-based ASRシステムであるQwen-Audio-3.0-ASRを提案する。 Qwen-Audio-3.0-ASRは8つの主要方言領域にまたがる30の言語と16の中国語方言の転写をサポートしている。 レイテンシに敏感なアプリケーションのための専用ストリーミング変種Qwen-Audio-3.0-ASR-Streamingを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.28849889799101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, automatic speech recognition (ASR) has witnessed transformative advancements driven by three complementary paradigms: data scaling, model scaling, and deep integration with large language models (LLMs). However, bridging the gap between academic benchmark performance and real-world production utility remains a persistent challenge, particularly in handling diverse regional dialects, dynamic entities and hotwords, long-range contextual information, and disfluent spontaneous speech. In this report, we present Qwen-Audio-3.0-ASR, a Mixture-of-Experts (MoE) LLM-based ASR system designed to address these production demands through a unified, instruction-following framework. The model is built upon the Qwen backbone, and is trained on tens of millions of hours of large-scale speech data. Qwen-Audio-3.0-ASR supports transcription across 30 languages and 16 Chinese dialectal varieties spanning eight major dialect regions. Beyond multilingual and dialectal recognition, the model provides production-oriented capabilities including industry-domain entity recognition, hierarchical hotword customization, native single-pass transcription polishing, and long-audio contextual modeling. We further develop a dedicated streaming variant, Qwen-Audio-3.0-ASR-Streaming, for latency-sensitive applications. Extensive evaluations on Chinese, English, multilingual, and real-world industrial test sets demonstrate state-of-the-art or highly competitive recognition performance across a broad range of evaluation conditions, with strong performance relative to leading commercial and proprietary systems including GPT-4o Transcribe and Gemini 3.1 Pro.
• Abstract（参考訳）: 近年,データスケーリング,モデルスケーリング,大規模言語モデル(LLM)との深い統合という3つの相補的パラダイムによって,音声認識(ASR)が進化していくのを目撃している。 しかしながら、学術ベンチマークのパフォーマンスと実世界の生産ユーティリティのギャップを埋めることは、特に多様な地域方言、動的実体とホットワード、長距離文脈情報、および非流動的な自然発話を扱う上で、永続的な課題である。 本稿では,Mixture-of-Experts (MoE) LLMベースのASRシステムであるQwen-Audio-3.0-ASRについて述べる。 このモデルはQwenのバックボーン上に構築されており、何千万時間もの大規模音声データに基づいて訓練されている。 Qwen-Audio-3.0-ASRは8つの主要方言領域にまたがる30の言語と16の中国語方言の転写をサポートしている。 多言語と方言の認識以外にも、このモデルは産業ドメインのエンティティ認識、階層的なホットワードのカスタマイズ、ネイティブなシングルパス転写研磨、長期の文脈モデリングなど、生産指向の機能を提供する。 さらに,レイテンシに敏感なアプリケーションのための専用ストリーミング変種Qwen-Audio-3.0-ASR-Streamingを開発した。 GPT-4o TranscribeやGemini 3.1 Proといった主要な商用およびプロプライエタリシステムと比較して、幅広い評価条件において、中国語、英語、多言語、実世界の産業試験セットに対する広範な評価は、最先端または高い競争力のある認識性能を示している。

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