Qwen3-ASR-1.7B 实战案例：新闻发布会实时语音转写与关键人物发言提取
1. 项目背景与需求场景
新闻发布会是信息传播的重要场合，但传统的记录方式存在诸多痛点：人工记录容易遗漏关键信息，多人发言时难以准确区分说话人，后期整理需要耗费大量时间。特别是在大型发布会中，多位嘉宾轮流发言，快速准确地记录和提取每个人的讲话内容成为刚需。
Qwen3-ASR-1.7B 语音识别系统正是为解决这些问题而生。相比之前的 0.6B 版本，这个 1.7B 参数的模型在识别准确率、上下文理解能力和多语言处理方面都有显著提升，特别适合处理新闻发布会这类复杂语音场景。
2. 系统核心能力解析
2.1 高精度语音识别引擎
Qwen3-ASR-1.7B 采用深度神经网络架构，具备强大的语音特征提取能力。模型能够准确识别各种口音、语速和发音习惯，即使在有背景噪音的发布会现场也能保持较高的识别准确率。其 1.7B 的参数量确保了模型对上下文有更好的理解，能够根据语境自动修正识别错误。
2.2 智能说话人分离
系统内置先进的声纹识别技术，能够自动区分不同的说话人。通过分析每个人的声音特征，系统可以为每个发言段落标注说话人身份，实现多人对话的自动分段和标注。这项功能对于新闻发布会记录特别重要，可以清晰地区分主持人、主讲人和提问记者等不同角色。
2.3 实时处理与批量处理
系统支持两种工作模式：实时语音转写和音频文件批量处理。实时模式适用于现场发布会，能够做到语音到文字的几乎实时转换；批量处理模式则适合会后的深度整理，可以对录音文件进行精细化处理。
3. 实战操作指南
3.1 环境准备与安装
首先确保你的系统满足以下要求：
- GPU 内存：24GB 及以上（推荐 RTX 4090 或同等级专业显卡）
- 系统内存：32GB RAM
- 存储空间：至少 50GB 可用空间
安装步骤：
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/Qwen/Qwen3-ASR.git
cd Qwen3-ASR
# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
# 下载模型权重
python download_model.py --model_name Qwen3-ASR-1.7B
3.2 实时转写配置
对于新闻发布会实时转写，需要进行以下配置：
from qwen_asr import RealTimeASR
# 初始化实时识别器
asr_engine = RealTimeASR(
model_path="path/to/Qwen3-ASR-1.7B",
device="cuda", # 使用 GPU 加速
language="zh", # 设置主要语言为中文
enable_speaker_diarization=True # 开启说话人分离
)
# 设置音频输入源（可以是麦克风或音频接口）
asr_engine.set_audio_source("system_default")
3.3 关键人物发言提取
系统完成转写后，可以通过以下代码提取特定人物的发言：
