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使用更轻量的识别模型，推理更快；在云南方言识别上，精度超越阿里、讯飞等传统ASR模型，与Qwen、豆包、腾讯等ASR大模型相近。
每天产生的业务数据进入“采集→标注→训练→上线→反馈”闭环，持续迭代模型，识别效果稳步提升。
持续学习用户习惯，自动优化识别效果
在人工智能迅猛发展的当下，语音识别与大模型训练已成为推动人机交互变革的关键技术。然而，方言作为地方文化的重要组成部分，其语音特征具有高度的复杂性和多样性，长期以来一直是制约技术广泛应用的瓶颈之一。
传统ASR系统长期依赖百万小时级的标准普通话标注数据，却极度缺乏高质量方言语料——多数方言可用数据不足千小时，濒危方言甚至低于百小时，导致模型在声调、音素和发音节奏与普通话差异显著的方言场景下泛化能力薄弱
传统方言ASR系统为提升准确率，采用复杂的模型结构与多阶段处理流程，导致系统响应缓慢，无法满足实时语音交互需求。传统模型参数庞大，推理过程依赖高性能服务器，难以部署至移动端或边缘设备，语音识别、方言检测、语义理解等环节串行处理，增加整体延迟。
通用方言识别模型在面对医疗、政务、法律、客服等垂直行业场景时，往往难以准确识别行业术语、业务表达和语境化语言，例如"落单"等词汇在不同场景下含义差异显著，传统模型缺乏对行业语境的理解与适配能力，导致识别结果不准确、业务匹配度低，难以满足实际应用需求；我们通过支持行业词库动态扩展、语境感知建模与场景化模型微调，能够快速适配不同行业的专业术语与语言风格，实现从"通用识别"向"场景智能"转变，显著提升方言ASR在专业场景下的识别准确率与实用价值。
方言语音中普遍存在大量地方特色词汇、俚语和习惯表达，如"食饭未""搞掂""落雨"等，这些表达在普通话中往往没有直接对应的词汇或语义，传统ASR模型由于缺乏对方言语义体系的建模能力，通常只能进行字面转写，无法准确理解其实际含义，导致识别结果与用户真实意图偏差较大，严重影响语音交互的准确性与自然性
专业的方言识别技术，为您提供精准的语音服务和显著的商业价值
基于深度神经网络的方言识别引擎，专门针对中国方言特点进行优化，实现高精度的方言语音识别。
毫秒级响应的实时语音转写技术，支持流式识别和边说边转，为用户提供流畅的交互体验。
采用更轻量的方言识别模型，在保证精度的同时显著提升推理速度，适配低算力与边缘设备部署。
按行业场景提供语料定制与模型微调，快速落地业务需求。
采用最新的Transformer架构和注意力机制，专门针对方言特征进行模型优化。
构建了覆盖全国主要方言的大规模语料库，为模型训练提供丰富的数据支持。
基于云原生架构设计，支持弹性扩容和高可用部署，确保服务稳定性。
采用端到端加密技术，确保语音数据传输和存储的安全性，符合数据保护法规。
采用模块化架构设计，支持灵活配置和定制化开发，满足不同业务需求。
建立了完善的模型迭代和优化机制，持续提升识别准确率和系统性能。
真实案例见证产品价值，助力企业数字化转型
会议语音转写与纪要生成
"部署方言增强ASR后，会议中的云南话发言可实时转写并自动生成纪要，关键事项准确记录，人工整理负担显著降低。"
智能语音质检系统
"系统对装维人员的安装服务录音进行自动识别与质检，能准确标注流程遗漏与违规用语，帮助提升顾客体验与服务一致性。"