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Qwen3-ASR-

6B效果对比评测vs Whisper-tiny、FunASR-small在中英文混合任务表现

评测背景与模型介绍

1 评测背景语音识别技术在日常工作和生活中的应用越来越广泛从会议记录到语音笔记都需要准确高效的语音转文字工具。

本次评测聚焦于轻量级语音识别模型在中英文混合场景下的表现对比分析三款主流模型的识别效果。

2 参评模型简介Qwen3-ASR-

6B阿里云通义千问团队开发的轻量级语音识别模型6亿参数规模支持中英文混合识别和自动语种检测针对GPU做了FP16半精度优化。

Whisper-tinyOpenAI开源的轻量级语音识别模型3900万参数支持多语言识别。

FunASR-small阿里巴巴达摩院开源的语音识别模型

4亿参数专注于中文场景优化。

评测环境与方法

1 测试环境配置硬件NVIDIA RTX 3060 GPU (12GB显存)软件Python

9, PyTorch

0音频采样率统一重采样为16kHz推理精度FP16半精度

2 测试数据集我们准备了3类测试音频纯中文语音会议录音、新闻播报纯英文语音TED演讲、英语对话中英文混合语音技术分享、双语对话每种类型包含20条测试样本总时长约60分钟。

3 评测指标字准确率Character Accuracy语种切换识别准确率推理速度实时率显存占用

评测结果对比

1 中文识别效果模型字准确率实时率显存占用Qwen3-ASR-

6B

9

3%

6x

2GBWhisper-tiny

8

7%

3x

8GBFunASR-small

9

1%

8x

5GB在纯中文场景下FunASR-small表现最优Qwen3-ASR-

6B紧随其后两者差距不大。

Whisper-tiny在中文识别上相对较弱。

2 英文识别效果模型字准确率实时率显存占用Qwen3-ASR-

6B

9

8%

6x

2GBWhisper-tiny

9

2%

3x

8GBFunASR-small

8

5%

8x

5GB英文识别方面Whisper-tiny表现最佳Qwen3-ASR-

6B与之接近。

FunASR-small在英文识别上相对较弱。

3 中英文混合识别效果模型中文准确率英文准确率语种切换准确率Qwen3-ASR-

6B

9

1%

9

3%

9

2%Whisper-tiny

8

5%

9

7%

8

4%FunASR-small

9

8%

8

2%

9

3%在中英文混合场景下Qwen3-ASR-

6B展现出明显优势特别是在语种切换识别准确率上表现突出。

实际应用体验

1 使用便捷性Qwen3-ASR-

6B提供了完整的Streamlit可视化界面支持多种音频格式上传和在线播放使用体验最为友好。

Whisper-tiny和FunASR-small需要编写代码调用API。

2 隐私安全性三款模型都支持本地部署但Qwen3-ASR-

6B的临时文件清理机制更完善能更好地保护用户隐私。

3 资源消耗Whisper-tiny最为轻量显存占用最低Qwen3-ASR-

6B在保持较高精度的同时资源消耗控制得当FunASR-small相对耗资源。

5.

总结与建议

1 评测

总结综合各项测试结果纯中文场景FunASR-small Qwen3-ASR-

6B Whisper-tiny纯英文场景Whisper-tiny Qwen3-ASR-

6B FunASR-small中英文混合场景Qwen3-ASR-

6B优势明显

2 使用建议根据使用场景选择主要处理中文内容推荐FunASR-small主要处理英文内容推荐Whisper-tiny中英文混合场景强烈推荐Qwen3-ASR-

6B注重隐私和易用性Qwen3-ASR-

6B是最佳选择

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