🚀 信创电话助手模型资源库

信创电话助手优化的语音识别模型 · 本地化部署专用

Paraformer-zh

体积: 200MB+
语言: 中文普通话
中文模型,支持普通话,四川,天津,河南,英文,以普通话为主

极速非自回归架构：阿里达摩院推出，专为中文实时转写设计，毫秒级延迟。

  • 🚀 速度： 10秒语音 < 0.5秒识别
  • 💡 CPU： 8核以上 (无需GPU)
  • 🧠 精度： 标准中文场景极高准确率，普通话准确度达到98%以上
  • ⚡ 场景： 通话实时转文字
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Paraformer-sc

体积: 210MB+
语言: 中文+四川话
中文模型,支持普通话,四川,天津,河南,英文,以普通话为主,四川话微调加强

极速非自回归架构：阿里达摩院推出，专为中文实时转写设计，毫秒级延迟。

  • 🚀 速度： 10秒语音 < 0.3秒识别
  • 💡 CPU： 8核以上 (无需GPU)
  • 🧠 精度： 标准中文普通话加四川话微调，四川方言准确率达到95%以上
  • ⚡ 场景： 通话实时转文字
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SenseVoice-zh

体积: 155MB
语言: 中文普通话
核心支持中文普通话，基础支持英文、日文、韩文、粤语短句识别

轻量级语音理解：支持中/英/日/韩/粤，低资源占用，适合移动端或边缘设备。

  • ⚡ 低延迟： 响应速度极快
  • 📱 内存： 1GB 空闲内存
  • 🌍 多语： 跨语言识别能力强，抗噪声口音能力强，准确率达到93%以上
  • 🤖 场景： 实时交互助手
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SenseVoice-yue

体积: 155MB
语言: 中文+粤语
核心支持中文普通话，基础支持英文、日文、韩文、粤语微调加强，适配粤港澳地区语音场景

轻量级语音理解：支持中/英/日/韩/粤，低资源占用，适合移动端或边缘设备。

  • ⚡ 低延迟： 响应速度极快
  • 📝 内存： 1GB 空闲内存
  • 🌍 多语： 跨语言识别能力强，抗噪声口音能力强，准确率达到93%以上
  • 🤖 场景： 实时交互助手
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Qwen3-LLM-0.6B

体积: 822MB
语言: 多语种方言
中文普通话为主，多方言：安徽，东北，福建，甘肃，贵州，河北，河南，湖北，湖南，江西，宁夏，山东，山西，陕西，四川，天津，云南，浙江，粤语（香港和广东）,吴语, 闽南语。
多语种：英语，粤语，阿拉伯语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，印尼语，意大利语，韩语，俄语，泰语，越南语，日语，土耳其语，印地语，马来语，荷兰语，瑞典语，丹麦语，芬兰语，波兰语，捷克语，菲律宾语，波斯语，希腊语，匈牙利语，马其顿语，罗马尼亚语

通义千问大模型：支持全球主流语言及中国各地方言，快速LLM字幕生成首选，6亿参数大模型。

  • 🌏 覆盖： 30+ 语种 & 方言
  • 💾 内存： 3GB 空闲内存
  • 📝 用途： 高精度字幕/离线转写，方言准确率达到95%以上
  • ⚙️ 算力： 建议最新架构CPU
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Qwen3-LLM-1.7B

体积: 2GB
语言: 多语种方言
中文普通话为主，多方言：安徽，东北，福建，甘肃，贵州，河北，河南，湖北，湖南，江西，宁夏，山东，山西，陕西，四川，天津，云南，浙江，粤语（香港和广东）,吴语, 闽南语。
多语种：英语，粤语，阿拉伯语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，印尼语，意大利语，韩语，俄语，泰语，越南语，日语，土耳其语，印地语，马来语，荷兰语，瑞典语，丹麦语，芬兰语，波兰语，捷克语，菲律宾语，波斯语，希腊语，匈牙利语，马其顿语，罗马尼亚语

通义千问大模型：支持全球主流语言及中国各地方言，高精度离线语音转文字首选，17亿参数大模型。

  • 🌏 覆盖： 30+ 语种 & 方言
  • 💾 内存： 5GB 空闲内存
  • 📝 用途： 高精度离线方言语音转写，方言准确率达到95%以上
  • ⚙️ 算力： 最新架构CPU, 适合离线或对实时要求不是很高的语音转文字
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FireRed-ASR

体积: 820MB
语言: 多方言支持
中文普通话为主，多方言：粤语（香港和广东）、四川话、上海话、吴语、闽南话、安徽话、福建话、甘肃话、贵州话、河北话、河南话、湖北话、湖南话、江西话、辽宁话、宁夏话、 陕西话、山西话、山东话、天津话、云南话等20多种方言

工业级抗噪系统：基于FireRed架构，具备极强的环境噪音过滤能力，支持中国各地流行的主要方言。

  • 🔇 抗噪： 强噪音下依然精准
  • 💾 内存： 4GB 空闲内存
  • 📼 场景： 录音文件后处理，方言准确率达到96%以上
  • 🐢 速度： 适合非实时批量处理
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