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FormalASR 发布: 中文口语端到端转正式文本模型

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AI 综述

2026 年 10 月 23 日，Wanyi Ning 等人在 arXiv（cs.CL）发布 FormalASR 论文。 该工作提出 0.6B 和 1.7B 参数两款端到端模型，基于 Qwen3-ASR 微调，可直接将口语中文转为正式书面文本，无需部署时 LLM 后处理。 论文在 WenetSpeech-Formal 等数据集上评估，模型相对字错率最高降低 37.4%，并公开了 FormalASR 数据集。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月23日 12:00
FormalASR: 端到端口语中文转正式文本模型

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月23日
  1. arXiv · NLP
    FormalASR: 端到端口语中文转正式文本模型

    summary_zh: FormalASR 提出两款 0.6B 和 1.7B 参数的端到端模型，直接实现口语中文转正式文本，无需部署时 LLM 后处理。 模型基于 Qwen3-ASR 微调，在 WenetSpeech-Formal 等数据集上相对字错率降低达 37.4%。

本事件热度走势

可比范围当前
9
可比范围峰值
1010月23日 13:00
近 24 小时变化
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