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          本页目录

          帮助中心 星辰TokenHub运营服务平台 API参考 推理服务API API 语音模型 Qwen非实时语音识别(同步接口)
          Qwen非实时语音识别(同步接口)
          更新时间 2026-09-06 17:30:46
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          本文介绍阿里Qwen非实时语音识别(同步)调用API。

          支持的模型

          Qwen‑Audio‑3.0‑ASR‑Flash 是通义音频系列非实时语音识别模型,面向短录音文件做语音转文字,支持30 余种语种识别,支持中文多方言口音识别,内置标点预测、文本归一化;支持即时热词、预编译热词、对话上下文增强,可提升专有名词、行业词汇识别准确率;支持 SSE 流式输出中间识别结果,也支持一次性返回完整识别文本,同时输出句子、词级时间戳信息

          接口详情

          http调用

          请求方式:POST

          请求路径:https://ai.ctaigw.cn/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

          请求头

          参数必填说明
          Content‑Type是固定application/json
          Authorization是Bearer ${YOUR_APP_KEY}
          X‑DashScope‑SSE
           
          是enable开启 SSE 流式;disable关闭流式,仅返回最终结果。音频≥1 分钟才会产生流式分片结果

          在流式模式下,客户端需关注以下处理要点:

          • 每收到一个SSE事件,解析data字段中的JSON。

          • 通过output.sentence.sentence_end判断当前句子是否结束:当该值为true时,该句识别完成,词级时间戳已稳定,可作为最终结果使用;当该值为false时,识别仍在进行中,文本和时间戳可能在后续事件中更新。

          • usage信息仅在句子结束事件中返回,可用于计量音频处理时长。

          请求参数

          参数类型必填说明
          modelstring是模型名
          inputobject是输入对象,包含消息数组
          messagesarray(object)是消息列表。包含当前待识别的音频,以及可选的对话上下文(用于提升识别效果)。
          messages.rolestring是user 用户消息;
          assistant 上下文历史回复
          messages.contentarray[object]是内容数组,每一项为一种内容类型
          messages.content[].typestring是内容类型。每个请求至少需要一条input_audio类型的消息。取值范围:
          - input_audio(必选):当前待识别的音频输入(role为user),需同时传入input_audio对象。
          - input_text(可选,上下文):前几轮用户语音的识别结果或领域相关的词表(role为user),需同时传入text字段。
          - text(可选,上下文):前几轮大语言模型的回复内容(role为assistant),需同时传入text字段。
          messages.content[].input_audiostring必选(至少一条)待识别音频;input_audio.data支持公网 URL / Base64 Data‑URI
          messages.content[].input_textstring可选上下文用户文本 / 领域词表,配合text字段
          messages.content[].textstring可选assistant 角色历史回复文本
          parametersobject必选模型参数
          parameters.formatstring是音频格式:wav/mp3/opus等
          parameters.sample_ratestring可选采样率,例16000
          parameters.vocabulary_idstring可选预编译热词列表 ID,复用词表
          parameters.vocabularyobject可选即时热词(仅 qwen‑audio‑3.0‑asr‑flash 支持),key 热词,value 权重 1‑5 或 50;50 为超级热词,最多 50 个超级热词
          parameters.language_hintsarray[string]可选语种提示码;qwen‑audio‑3.0‑asr‑flash 最多 4 个;fun‑asr‑flash 仅取第一个;如["zh","en"]

          响应参数

          返回字段类型说明
          request_idstring请求唯一 ID,用于排错
          output.textstring累积完整识别文本
          output.sentence.sentence_idint句子序号,从 1 开始
          output.sentence.sentence_endbool是否句子结束;true 代表句子结果稳定
          output.sentence.begin_timeint句子起止时间,单位 ms,end_time 仅 sentence_end=true 返回
          output.sentence.end_time  
          output.sentence.channel_idint声道编号,从 0 开始
          output.sentence.wordsarray词级时间戳;fixed是否稳定;punctuation后置标点
          usage.durationint已处理音频时长,单位秒,仅句子结束返回

          请求/响应示例

          请求示例

          curl --location --request POST 'https://ai.ctaigw.cn/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
               --header "Authorization: Bearer ${YOUR_APP_KEY}" \
               --header "Content-Type: application/json" \
               --header "X-DashScope-SSE: disable" \
               --data '{
              "model": "qwen-audio-3.0-asr-flash",
              "input": {
                  "messages": [
                      {
                          "role": "user",
                          "content": [
                              {
                                  "type": "input_audio",
                                  "input_audio": {
                                      "data": "{YOUR_AUDIO_URL}"
                                  }
                              }
                          ]
                      }
                  ]
              },
              "parameters": {
                  "format": "wav",
                  "sample_rate": "16000"
              }
          }'

          非流式响应示例

          {
              "output": {
                  "sentence": {
                      "begin_time": 760,
                      "channel_id": 0,
                      "end_time": 3800,
                      "sentence_end": true,
                      "sentence_id": 1,
                      "text": "Hello World",
                      "words": [
                          {"begin_time": 760, "end_time": 1040, "fixed": true, "punctuation": "", "text": "Hello"},
                          {"begin_time": 1040, "end_time": 1240, "fixed": true, "punctuation": ",", "text": " World"}
                      ]
                  },
                  "text": "Hello World"
              },
              "usage": {
                  "duration": 4
              },
              "request_id": "00d06a841873c0a83bfaf1fae0184625"
          }

          流式响应示例

          id: 1
          event:result
          :HTTP_STATUS/200
          data: {
              "output": {
                  "sentence": {
                      "sentence_id": 1,
                      "sentence_end": true,
                      "end_time": 3800,
                      "words": [
                          {
                              "end_time": 1040,
                              "punctuation": "",
                              "begin_time": 760,
                              "fixed": true,
                              "text": "Hello"
                          },
                          {
                              "end_time": 1240,
                              "punctuation": ",",
                              "begin_time": 1040,
                              "fixed": true,
                              "text": " World"
                          }    
                      ],
                      "begin_time": 760,
                      "text": "Hello World",
                      "channel_id": 0
                  },
                  "text": "Hello World"
              },
              "usage": {
                  "duration": 4
              },
              "request_id": "00d06a841873c0a83bfaf1fae0184625"
          }

          异常响应

          {
              "error": {
                  "type:": "Invalid_request",
                  "code": "missing_parameter",
                  "message": "Missing required parameters"
              }
          }
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