U2-ASR：多场景语音识别能力全面领先
复杂噪音与方言场景下实现高精度识别，业内首次突破90%
U2-ASR在公开测试集和自有全场景测试集中，均显现了领先的语音识别能力，在评测中实现了从通用到极端全面的领先水平，超过了国内主流的开源和闭源语音大模型，达到业界最高水平。特别是在高难度的复杂噪音与方言口音场景下，相比主流ASR模型性能提升了2.5%至3.6%，在复杂背景音环境下识别准确率更是在业内首次突破90%。
公开测试集
自有测试集
1案例展示1：高噪环境下精准识别——商场购物
真实的语音识别环境中，还经常会面临专业术语识别不清、逻辑混乱等挑战。作为此次升级中最大的亮点，即模型“能够听得懂专业话”，它可结合上下文和行业术语，听懂专业场景中的每一个术语与指令，识别精度提升 30%。“它不是在‘听字’，而是在‘理解事’”。
2案例展示2：上下文理解——汽车4S店试驾
例如在汽车4S店试驾场景中，当销售提及“方向盘”相关描述时，即使上下文未明确出现“半幅方向盘”，模型仍能通过逻辑推理准确识别。
3案例展示3：专业知识库——医疗对话录音转写
而在严肃的医疗场景，模型能显式注入“依帕司他”“二甲双胍”等术语进行定向增强，确保识别结果更精准。
4案例展示4：多方言语种混切——商务会议
同时，该系列模型总计支持30余种中文方言及14种国际语言的识别转写，无论是晦涩的粤语、闽南语、上海话，还是英、日、韩、法、德、泰等国际语言，均能实现精准转写。更进一步，模型还能融合讲义等视觉语义，构建“视听融合”闭环交互，进一步提升识别结果。
