语音识别模型哪个好？2026年主流语音识别模型对比测评

以前把录音转换成文字，基本只能依靠人工听录音、暂停、打字，再反复检查。现在有了 AI 语音识别模型，一段几十分钟甚至几个小时的录音，通常几分钟内就能得到完整的文字稿。

但真正用过几种模型之后会发现，“能把语音变成文字”和“好用的语音识别模型”其实是两回事。

一段普通话录音，几乎所有主流模型都能识别个大概。可一旦换成语速比较快的采访、中英文混说的会议、带背景噪音的录音，或者有明显口音的说话人，模型之间的差距就很明显了。所以这次不单纯看模型参数，而是从实际使用角度，对 Whisper、FunASR 和 Qwen3-ASR 进行比较，重点测试中文准确率、口语识别、中英文混说、噪音、长音频以及最终文字的可用程度。

如果你正在寻找一款适合日常工作的语音识别模型，这篇测评可以作为一个比较直观的参考。

什么是语音识别模型？

语音识别模型，也就是 ASR（Automatic Speech Recognition）模型，主要负责把人类语音转换成文字。

最简单的理解就是：

音频 → AI 识别 → 文字

但实际过程远没有这么简单。

例如，一段会议录音可能同时包含：

• 多个人说话
• 快速口语
• “嗯”“然后”“就是”等语气词
• 中文和英文混合
• 专业术语和品牌名称
• 键盘声、空调声等背景噪音
• 不同地区的口音
• 较长时间的连续对话

所以一个好的语音识别模型，不只是要“听得懂”，还需要尽量做到少漏字、少错字、断句自然，并且方便后续编辑。

这也是为什么现在评价 ASR 模型，不能只看一个准确率数字。

目前有哪些主流语音识别模型？

目前比较值得关注的方案，可以大致分成三类。

Whisper：成熟的多语言选择

Whisper 是非常经典的语音识别模型，最大的优势是成熟度和多语言能力。

如果你经常处理英文、中文、日文等不同语言的音频，Whisper 依然是一个很稳妥的选择。

它的生态也非常成熟，很多语音转文字软件、字幕工具以及本地部署项目都支持 Whisper。

不过，如果使用场景高度集中在中文，Whisper 并不意味着一定是最好的选择。

因为现在已经有一些模型专门针对中文语音、方言、口音和中文生产场景进行了优化。

FunASR：中文场景非常值得关注

FunASR 更像是一整套语音识别工具和模型体系，而不是单独一个模型。

其中比较常见的包括 Paraformer、SenseVoice 和 Fun-ASR-Nano。

例如 Paraformer-zh 本身就是针对中文生产场景设计的模型，还可以搭配 VAD、标点恢复和说话人分离等功能。FunASR 官方文档也提供了流式识别、批量转写以及 SRT 字幕输出等功能。

这意味着它并不只是：

“把录音转成一大段文字。”

而是可以进一步处理：

“什么时候开始说话？”
“这一句话应该在哪里断开？”
“这句话是谁说的？”
“能不能直接生成字幕？”

对于会议、采访、视频字幕等工作来说，这些功能其实非常重要。

Qwen3-ASR：中英文混合场景值得测试

Qwen3-ASR 是目前另一款比较值得关注的语音识别模型。

它支持包括中文、英文、粤语、日语、韩语等在内的多种语言，并且支持较长的 ASR 输入。

它比较适合这样的场景：

“我们这个 campaign 下周就要上线，所以需要先 check 一下 traffic。”

对于经常出现英文品牌名、产品名或者工作术语的人来说，中英文混合识别能力会直接影响使用体验。

三款语音识别模型横向对比

如果只想快速了解区别，可以先看这个表：

测试项目	Whisper	FunASR	Qwen3-ASR
中文普通话	★★★★	★★★★★	★★★★☆
英文	★★★★★	★★★★	★★★★★
中英文混说	★★★★	★★★★☆	★★★★★
中文口音	★★★	★★★★★	★★★★
方言	★★★	★★★★★	★★★★
长音频	★★★★	★★★★★	★★★★☆
断句	★★★★	★★★★★	★★★★☆
说话人分离	需要额外方案	支持相关组件	视具体工作流
字幕生成	支持	支持	支持相关输出
本地部署	★★★★★	★★★★★	★★★★
综合中文体验	★★★★	★★★★★	★★★★☆

这里的星级更适合看成使用方向上的综合评价，而不是严格意义上的统一实验室排名。

毕竟同一个模型，在安静的录音室环境和嘈杂的咖啡厅环境下，结果可能完全不同。

实测一：普通中文录音

第一项测试其实是最基础的。

我选择了一段普通的中文口语录音，内容类似日常工作沟通，语速正常，没有特别明显的背景噪音。

例如原话是：

“我们可以先把这部分内容整理出来，然后再看一下关键词的数据。如果搜索量比较稳定的话，下个月可以继续做。”

这种音频对于现在的 AI 来说并不算困难。

Whisper

Whisper 基本可以完整识别下来。

比较明显的问题是，在连续说话的时候，有时候需要人工调整一下标点和断句。

也就是说，字大体没问题，但拿来直接当文章还不够自然。

FunASR

FunASR 在这种中文场景下给人的感觉会更加“顺”。

尤其是配合标点模型之后，文字稿不像单纯的逐字转写，更接近一份可以直接继续编辑的文本。

这也是它比较适合中文内容生产的地方。

Qwen3-ASR

Qwen3-ASR 的整体表现也比较稳定。

如果是普通话、录音质量正常的情况下，三者之间的差距其实没有想象中那么大。

所以如果你只处理普通的中文录音，我不会建议仅仅因为准确率差几个字就更换模型。

真正拉开差距的是后面的复杂测试。

实测二：语速很快的采访

采访和日常讲话最大的区别，就是人很容易越说越快。

比如：

“其实我觉得这个事情最重要的还是用户需求，因为我们最开始做这个产品的时候，大家其实并不知道自己真正需要的是什么，然后我们也是经过了很多次测试……”

这种情况下，模型需要处理大量连续语音。

Whisper 的表现

Whisper 最大的问题不是完全听不懂，而是偶尔会出现：

一句话特别长，标点不够自然。

如果最终目的是做字幕，这个问题并不严重。

但如果要把录音整理成采访稿，就需要再人工处理。

FunASR 的表现

FunASR 在中文长句和断句方面会比较舒服。

尤其是配合 VAD 和标点模型使用后，可以把连续讲话拆成更适合阅读的句子。

对于采访整理来说，这种体验其实比“单纯少错一个字”更重要。

Qwen3-ASR

Qwen3-ASR 整体识别也比较稳定。

如果采访中夹杂英文词汇，它的优势会更明显一些。

所以这一轮我的实际感受是：

纯中文采访：FunASR 更适合后期整理。

中文+英文采访：Qwen3-ASR 更值得测试。

实测三：中英文混合

这一项是我认为最容易体现模型差异的测试。

比如一句非常常见的工作表达：

“这个 landing page 我们需要重新优化一下，因为现在的 conversion rate 不是特别理想。”

如果完全按照中文语音识别来处理，英文单词非常容易出现奇怪的结果。

例如：

landing page → 兰丁配
conversion rate → 康维森瑞特

这种情况一旦出现，后面人工修改的时间就会明显增加。

Whisper

Whisper 的多语言能力本身比较成熟，因此面对英文单词时通常比较稳定。

它比较适合多语言环境。

FunASR

FunASR 的中文表现很好，而且部分模型支持中英文混合。

如果你的音频主体是中文，只是偶尔出现英文词，它其实通常已经够用。

Qwen3-ASR

这一项是 Qwen3-ASR 比较值得关注的地方。

对于：

中文 + English + 品牌名称 + 专业术语

这样的工作环境，它比较有优势。

如果你是做互联网、营销、跨境电商、产品或者科技行业，中英文混说普遍的场景里。

这种情况下，我会更推荐 Qwen3-ASR 。

实测四：背景噪音

现实中的录音很少有录音棚那么干净。

比如：

• 咖啡厅
• 办公室
• 地铁
• 手机直接录音
• 会议室多人说话
• 空调或者风扇声音

这些都会影响最终结果。

我个人觉得，这一项比单纯测试标准普通话更能反映模型的实际水平。

在背景比较轻微的时候，三款模型通常都能完成基本识别。

但如果背景噪音开始明显增加，就会出现：

漏字
错字
重复
断句错误

这时候不要期待任何模型都能做到 100% 准确。

更现实的判断方式是：

谁能让你少修改几分钟，谁就是更好的模型。

实测五：长音频

如果只是转换 1 分钟的语音，速度其实没有那么重要。

但如果你需要处理：

• 1 小时会议
• 2 小时课程
• 长采访
• 播客
• 大量视频素材

那么速度和稳定性就非常重要。

FunASR 的官方文档提供了长音频处理、VAD、批量转写和时间戳等能力。官方模型列表中，Paraformer-zh 还提供了流式版本，可以用于实时语音识别。

这也是 FunASR 比较适合“生产环境”的原因。

实测六：会议记录

如果是会议场景，我认为不能只测试“识别准确率”。

因为会议录音还有三个问题：

1. 谁在说话？

比如：

A：我们下周可以上线。
B：但是素材现在还没准备好。
A：那先把图片部分做掉。

如果模型能够进一步进行说话人分离，后期整理会方便很多。

FunASR 的相关工作流可以结合说话人分离模型以及时间戳进行处理。(GitHub)

2. 大量口语

真实会议里很少有人会像播音员一样讲话。

经常是：

“嗯……我觉得吧，就是这个事情可能还是需要再看一下。”

如果完全逐字输出，最终文字稿会非常乱。

3. 专业词汇

例如：

SEO、CTR、ROI、conversion rate、Qwen、Claude、API

这些词如果识别错误，人工修改会比较麻烦。

所以会议场景下，我更看重的是：

识别 + 标点 + 时间戳 + 说话人 + 专业词汇

而不是单独一个准确率。

真实使用后，我会怎么选？

如果让我按照不同需求来推荐，而不是简单评选一个“冠军”，我会这样选择。

第一名：中文内容生产——FunASR

如果你主要处理：

• 中文采访
• 中文会议
• 中文播客
• 中文课程
• 中文视频字幕

那么我会优先测试 FunASR。

它最大的优势不是某一个功能特别惊艳，而是整个中文语音处理流程比较完整。

从 VAD 到 ASR，再到标点、时间戳、说话人分离，都可以组合起来使用。

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第二名：多语言——Whisper

如果你的音频经常涉及：

• 英文
• 中文
• 日文
• 西班牙语
• 多语言采访

Whisper 依然非常值得考虑。

它最大的优势是成熟。

尤其是如果你已经有一套基于 Whisper 的工作流程，没有必要仅仅因为出现了新的模型就马上更换。

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第三名：中英文混合——Qwen3-ASR

如果你的工作环境是：

中文为主 + 大量英文专业词汇

那么 Qwen3-ASR 很值得加入测试。

尤其是互联网、AI、营销、跨境电商、科技行业，日常讲话里混入英文已经非常常见。

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语音识别模型真正应该怎么测？

如果你自己正在选择模型，我其实不建议直接复制网上的排行榜。

最简单的方法是准备 5 段自己的真实音频：

音频 1：普通中文

测试基本准确率。

音频 2：快速讲话

测试漏字和断句。

音频 3：中文+英文

测试多语言和专业词汇。

音频 4：背景噪音

测试复杂环境下的稳定性。

音频 5：多人会议

测试说话人、断句和长音频表现。

然后不要只统计“错了多少个字”。

可以记录：

原始音频 30 分钟 → AI 转写需要多久 → 人工修改需要多久。

比如：

模型	转写时间	人工修改时间	最终体验
Whisper	5 分钟	15 分钟	稳定
FunASR	3 分钟	8 分钟	中文体验好
Qwen3-ASR	4 分钟	9 分钟	中英混合不错

这个方法其实比看一堆 benchmark 更有参考价值。

因为你真正想解决的问题不是：

“哪个模型的 benchmark 第一？”

而是：

“哪个模型能让我少花时间整理录音？”

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语音识别模型未来会怎么发展？

现在的 ASR 已经不只是简单的“语音转文字”。

从目前的模型发展来看，语音识别正在逐渐和其他 AI 能力结合。

例如：

语音 → 文字 → 总结 → 提取重点 → 生成会议纪要

或者：

视频 → 自动识别 → 自动生成字幕 → 翻译 → 输出字幕文件

FunASR 本身已经提供了 VAD、标点、说话人分离等配套能力，而一些新一代模型也开始进一步结合更复杂的语音理解能力。

所以未来选择语音识别模型时，单纯比较“每 100 个字错几个”可能越来越不够。

真正值得关注的是：

它能不能进入你的完整工作流。

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总结：哪个语音识别模型最好？

如果一定要给一个简单答案：

中文场景：FunASR

多语言场景：Whisper

中英文混合：Qwen3-ASR

实时识别：优先考虑支持 streaming 的模型

会议转写：选择支持 VAD、标点、时间戳和说话人分离的方案

但如果只让我推荐一个给普通中文用户，我会优先从 FunASR 开始测试。

原因很简单：对于中文用户来说，最终需要的通常不是一个“理论上识别率最高”的模型，而是一份不用花太多时间重新整理的文字稿。

而这恰恰是判断一个语音识别模型好不好用时，最容易被忽略的一点。

FAQ

语音识别模型和语音转文字有什么区别？

语音识别模型是底层技术，而语音转文字工具通常是在模型基础上增加上传、编辑、字幕、导出等功能。

Whisper 和 FunASR 哪个更好？

没有绝对答案。主要处理中文，可以优先测试 FunASR；需要大量多语言识别，则 Whisper 更合适。

Qwen3-ASR 适合中文吗？

适合。它支持中文以及多种其他语言，因此特别适合中文为主、同时夹杂英文或其他语言的语音场景。

语音识别模型能识别方言吗？

部分模型可以，而且不同模型之间差异比较明显。FunASR 的部分模型针对中文方言和地域口音进行了专门支持，因此如果你经常处理方言录音，可以优先测试 FunASR。

语音识别模型一定要部署在本地吗？

不一定。现在既有可以本地部署的开源模型，也有直接通过在线工具或 API 使用的语音识别服务。对于普通用户来说，如果只是偶尔转写录音，在线工具通常更加方便；如果需要批量处理大量音频，本地部署则有更多控制空间。

选择语音识别模型时最应该看什么？

如果是普通用户，我会按照这个优先级来看：

准确率 > 断句 > 中英文混合 > 噪音环境 > 长音频速度 > 说话人分离。

如果是内容创作者或媒体工作者，则应该特别关注最终文字稿需要多少人工修改。这比单纯的模型参数和 benchmark 数字更能决定实际效率。