ASR

引言 语音AI在2026年迎来了质的飞跃。语音识别准确率已超越人类速记员，语音合成的自然度达到以假乱真的水平，实时语音对话的延迟降至200ms以内。本文将全面对比当前主流的语音AI模型。 语音识别（ASR） 主流模型 模型 厂商 WER(英文) WER(中文) 特点 Whisper 4 OpenAI 2.1% 3.5% 综合最强 Gemini Audio Google 3.5% 4.2% 多语言 Paraformer v3 阿里 - 2.8% 中文最佳 SenseVoice v3 阿里 3.2% 3.1% 情感识别 WeNet 3 出门问问 4.5% 4.1% 开源 Whisper 3 OpenAI 4.8% 6.2% 开源经典 中文ASR对比 在真实场景（会议、电话、播客）的中文识别： Paraformer v3: WER 2.8% — 中文ASR之王，对方言和口音适应性强 SenseVoice v3: WER 3.1% — 能同时识别语音内容情感 Whisper 4: WER 3.5% — 综合能力强 WeNet 3: WER 4.1% — 开源最佳 实时性对比 模型 延迟(ms) 流式支持 适用场景 Paraformer v3 150 ✓ 实时字幕 Whisper 4 streaming 300 ✓ 会议记录 Gemini Audio 200 ✓ 实时对话 SenseVoice v3 180 ✓ 情感分析 方言与口音 在方言识别上： ...