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Alibaba Cloud Model Studio:Fun-ASR-Realtime Java SDK

更新時間:Sep 29, 2026

本文介紹Fun-ASR-Realtime即時語音辨識Java SDK的參數和介面細節。

前提條件

已開通服務並擷取與配置 API Key。請配置API Key到環境變數,而非寫入程式碼在代碼中,防範因代碼泄露導致的安全風險。

快速開始

Recognition類提供了非流式調用和雙向流式調用等介面。請根據實際需求選擇合適的調用方式:

  • 非流式調用:針對本地檔案進行識別,並一次性返回完整的處理結果。適合處理錄製好的音頻。
  • 雙向流式調用:可直接對音頻流進行識別,並即時輸出結果。音頻流可以來自外部裝置(如麥克風)或從本地檔案讀取。適合需要即時反饋的情境。

非流式調用

提交單個語音即時轉寫任務,通過傳入本地檔案的方式同步阻塞地拿到轉寫結果。

執行個體化Recognition類,調用call方法綁定請求參數和待識別檔案,進行識別並最終擷取識別結果。

import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionParam;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

import java.io.File;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 以下為新加坡地區的配置,調用時請將"{WorkspaceId}"替換為真實的業務空間ID,各地區的配置不同。
        Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";
        // 建立Recognition執行個體
        Recognition recognizer = new Recognition();
        // 建立RecognitionParam
        RecognitionParam param =
                RecognitionParam.builder()
                        .model("fun-asr-realtime")
                        // 新加坡地區和北京地區的API Key不同。擷取API Key:https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
                        // 若沒有配置環境變數,請用百鍊API Key將下行替換為:.apiKey("sk-xxx")
                        .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                        .format("wav")
                        .sampleRate(16000)
                        //.parameter("language_hints", new String[]{"zh"})
                        .build();

        try {
            System.out.println("識別結果:" + recognizer.call(param, new File("{YOUR_AUDIO_FILE}")));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 任務結束後關閉 WebSocket 串連
            recognizer.getDuplexApi().close(1000, "bye");
        }
        System.out.println(
                "[Metric] requestId: "
                        + recognizer.getLastRequestId()
                        + ", first package delay ms: "
                        + recognizer.getFirstPackageDelay()
                        + ", last package delay ms: "
                        + recognizer.getLastPackageDelay());
        System.exit(0);
    }
}

雙向流式調用:基於回調

提交單個語音即時轉寫任務,通過實現回調介面的方式流式輸出即時識別結果。

  1. 啟動流式語音辨識

    執行個體化Recognition類,調用call方法綁定請求參數和回調介面(ResultCallback)並啟動流式語音辨識。

  2. 串流

    迴圈調用Recognition類的sendAudioFrame方法,將從本地檔案或裝置(如麥克風)讀取的二進位音頻流分段發送至服務端。

    在發送音頻資料的過程中,服務端會通過回調介面(ResultCallback)的onEvent方法,將識別結果即時返回給用戶端。

    建議每次發送的音頻時間長度約為100毫秒,資料大小保持在1KB至16KB之間。

  3. 結束處理

    調用Recognition類的stop方法結束語音辨識。

    該方法會阻塞當前線程,直到回調介面(ResultCallback)的onComplete或者onError回調觸發後才會釋放線程阻塞。

import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionParam;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionResult;
import com.alibaba.dashscope.common.ResultCallback;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

import javax.sound.sampled.AudioFormat;
import javax.sound.sampled.AudioSystem;
import javax.sound.sampled.TargetDataLine;

import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 以下為新加坡地區的配置,調用時請將"{WorkspaceId}"替換為真實的業務空間ID,各地區的配置不同。
        Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";
        ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
        executorService.submit(new RealtimeRecognitionTask());
        executorService.shutdown();
        executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
        System.exit(0);
    }
}

class RealtimeRecognitionTask implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
                .model("fun-asr-realtime")
                // 新加坡地區和北京地區的API Key不同。擷取API Key:https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
                // 若沒有配置環境變數,請用百鍊API Key將下行替換為:.apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .format("pcm")
                .sampleRate(16000)
                .build();
        Recognition recognizer = new Recognition();

        ResultCallback<RecognitionResult> callback = new ResultCallback<RecognitionResult>() {
            @Override
            public void onEvent(RecognitionResult result) {
                if (result.isSentenceEnd()) {
                    System.out.println("Final Result: " + result.getSentence().getText());
                } else {
                    System.out.println("Intermediate Result: " + result.getSentence().getText());
                }
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                System.out.println("Recognition complete");
            }

            @Override
            public void onError(Exception e) {
                System.out.println("RecognitionCallback error: " + e.getMessage());
            }
        };
        try {
            recognizer.call(param, callback);
            // 建立音頻格式
            AudioFormat audioFormat = new AudioFormat(16000, 16, 1, true, false);
            // 根據格式匹配預設錄音裝置
            TargetDataLine targetDataLine =
                    AudioSystem.getTargetDataLine(audioFormat);
            targetDataLine.open(audioFormat);
            // 開始錄音
            targetDataLine.start();
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
            long start = System.currentTimeMillis();
            // 錄音50s並進行即時轉寫
            while (System.currentTimeMillis() - start < 50000) {
                int read = targetDataLine.read(buffer.array(), 0, buffer.capacity());
                if (read > 0) {
                    buffer.limit(read);
                    // 將錄音音頻資料發送給流式識別服務
                    recognizer.sendAudioFrame(buffer);
                    buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                    // 錄音速率有限,防止cpu佔用過高,休眠一小會兒
                    Thread.sleep(20);
                }
            }
            recognizer.stop();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 任務結束後關閉 Websocket 串連
            recognizer.getDuplexApi().close(1000, "bye");
        }

        System.out.println(
                "[Metric] requestId: "
                        + recognizer.getLastRequestId()
                        + ", first package delay ms: "
                        + recognizer.getFirstPackageDelay()
                        + ", last package delay ms: "
                        + recognizer.getLastPackageDelay());
    }
}
import com.alibaba.dashscope.api.GeneralApi;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionParam;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionResult;
import com.alibaba.dashscope.base.HalfDuplexParamBase;
import com.alibaba.dashscope.common.GeneralListParam;
import com.alibaba.dashscope.common.ResultCallback;
import com.alibaba.dashscope.protocol.GeneralServiceOption;
import com.alibaba.dashscope.protocol.HttpMethod;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
import com.alibaba.dashscope.protocol.StreamingMode;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

import java.io.FileInputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

class TimeUtils {
    private static final DateTimeFormatter formatter =
            DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

    public static String getTimestamp() {
        return LocalDateTime.now().format(formatter);
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 以下為新加坡地區的配置,調用時請將"{WorkspaceId}"替換為真實的業務空間ID,各地區的配置不同。
        Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";
        // 實際應用中,該方法僅在程式最開始執行一次即可,不必多次執行該方法。
        warmUp();

        ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
        executorService.submit(new RealtimeRecognitionTask(Paths.get(System.getProperty("user.dir"), "{YOUR_AUDIO_FILE}")));
        executorService.shutdown();

        // wait for all tasks to complete
        executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
        System.exit(0);
    }

    public static void warmUp() {
        try {
            // Lightweight GET request to establish connection
            GeneralServiceOption warmupOption = GeneralServiceOption.builder()
                    .protocol(Protocol.HTTP)
                    .httpMethod(HttpMethod.GET)
                    .streamingMode(StreamingMode.OUT)
                    .path("assistants")
                    .build();

            warmupOption.setBaseHttpUrl(Constants.baseHttpApiUrl);
            GeneralApi<HalfDuplexParamBase> api = new GeneralApi<>();
            api.get(GeneralListParam.builder().limit(1L).build(), warmupOption);
        } catch (Exception e) {
            // Reset flag to allow retry if pre-warming failed
        }
    }
}

class RealtimeRecognitionTask implements Runnable {
    private Path filepath;

    public RealtimeRecognitionTask(Path filepath) {
        this.filepath = filepath;
    }

    @Override
    public void run() {
        RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
                .model("fun-asr-realtime")
                // 新加坡地區和北京地區的API Key不同。擷取API Key:https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
                // 若沒有配置環境變數,請用百鍊API Key將下行替換為:.apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .format("wav")
                .sampleRate(16000)
                .build();
        Recognition recognizer = new Recognition();

        String threadName = Thread.currentThread().getName();

        ResultCallback<RecognitionResult> callback = new ResultCallback<RecognitionResult>() {
            @Override
            public void onEvent(RecognitionResult message) {
                if (message.isSentenceEnd()) {

                    System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+
                            "[process " + threadName + "] Final Result:" + message.getSentence().getText());
                } else {
                    System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+
                            "[process " + threadName + "] Intermediate Result: " + message.getSentence().getText());
                }
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+"[" + threadName + "] Recognition complete");
            }

            @Override
            public void onError(Exception e) {
                System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+
                        "[" + threadName + "] RecognitionCallback error: " + e.getMessage());
            }
        };

        try {
            recognizer.call(param, callback);
            // Please replace the path with your audio file path
            System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+"[" + threadName + "] Input file_path is: " + this.filepath);
            // Read file and send audio by chunks
            FileInputStream fis = new FileInputStream(this.filepath.toFile());
            byte[] allData = new byte[fis.available()];
            int ret = fis.read(allData);
            fis.close();

            int sendFrameLength = 3200;
            for (int i = 0; i * sendFrameLength < allData.length; i ++) {
                int start = i * sendFrameLength;
                int end = Math.min(start + sendFrameLength, allData.length);
                ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(allData, start, end - start);
                recognizer.sendAudioFrame(byteBuffer);
                Thread.sleep(100);
            }

            System.out.println(TimeUtils.getTimestamp()+" "+LocalDateTime.now());
            recognizer.stop();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 任務結束後關閉 Websocket 串連
            recognizer.getDuplexApi().close(1000, "bye");
        }

        System.out.println(
                "["
                        + threadName
                        + "][Metric] requestId: "
                        + recognizer.getLastRequestId()
                        + ", first package delay ms: "
                        + recognizer.getFirstPackageDelay()
                        + ", last package delay ms: "
                        + recognizer.getLastPackageDelay());
    }
}

雙向流式調用:基於Flowable

提交單個語音即時轉寫任務,通過實現工作流程(Flowable)的方式流式輸出即時識別結果。

Flowable 是一個用於工作流程和商務程序管理的開源架構,它基於 Apache 2.0 許可證發布。關於Flowable的使用,請參見Flowable API詳情。

直接調用Recognition類的streamCall方法開始識別。

streamCall方法返回一個Flowable<RecognitionResult>執行個體,您可以調用Flowable執行個體的blockingForEach、subscribe等方法處理識別結果。識別結果封裝在RecognitionResult中。

streamCall方法需要傳入兩個參數:

  • RecognitionParam執行個體(請求參數):通過它可以設定語音辨識所需的模型、採樣率、音頻格式等參數。
  • Flowable<ByteBuffer>執行個體:您需要建立一個Flowable<ByteBuffer>類型的執行個體,並在其中實現解析音頻流的方法。
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;
import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.RecognitionParam;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import io.reactivex.BackpressureStrategy;
import io.reactivex.Flowable;

import javax.sound.sampled.AudioFormat;
import javax.sound.sampled.AudioSystem;
import javax.sound.sampled.TargetDataLine;
import java.nio.ByteBuffer;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException {
        // 以下為新加坡地區的配置,調用時請將"{WorkspaceId}"替換為真實的業務空間ID,各地區的配置不同。
        Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";
        // 建立一個Flowable<ByteBuffer>
        Flowable<ByteBuffer> audioSource =
                Flowable.create(
                        emitter -> {
                            new Thread(
                                    () -> {
                                        try {
                                            // 建立音頻格式
                                            AudioFormat audioFormat = new AudioFormat(16000, 16, 1, true, false);
                                            // 根據格式匹配預設錄音裝置
                                            TargetDataLine targetDataLine =
                                                    AudioSystem.getTargetDataLine(audioFormat);
                                            targetDataLine.open(audioFormat);
                                            // 開始錄音
                                            targetDataLine.start();
                                            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                                            long start = System.currentTimeMillis();
                                            // 錄音50s並進行即時轉寫
                                            while (System.currentTimeMillis() - start < 50000) {
                                                int read = targetDataLine.read(buffer.array(), 0, buffer.capacity());
                                                if (read > 0) {
                                                    buffer.limit(read);
                                                    // 將錄音音頻資料發送給流式識別服務
                                                    emitter.onNext(buffer);
                                                    buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                                                    // 錄音速率有限,防止cpu佔用過高,休眠一小會兒
                                                    Thread.sleep(20);
                                                }
                                            }
                                            // 通知結束轉寫
                                            emitter.onComplete();
                                        } catch (Exception e) {
                                            emitter.onError(e);
                                        }
                                    })
                                    .start();
                        },
                        BackpressureStrategy.BUFFER);

        // 建立Recognizer
        Recognition recognizer = new Recognition();
        // 建立RecognitionParam,audioFrames參數中傳入上面建立的Flowable<ByteBuffer>
        RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
                .model("fun-asr-realtime")
                // 新加坡地區和北京地區的API Key不同。擷取API Key:https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
                // 若沒有配置環境變數,請用百鍊API Key將下行替換為:.apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .format("pcm")
                .sampleRate(16000)
                .build();

        // 流式調用介面
        recognizer
                .streamCall(param, audioSource)
                .blockingForEach(
                        result -> {
                            // Subscribe to the output result
                            if (result.isSentenceEnd()) {
                                System.out.println("Final Result: " + result.getSentence().getText());
                            } else {
                                System.out.println("Intermediate Result: " + result.getSentence().getText());
                            }
                        });
        // 任務結束後關閉 Websocket 串連
        recognizer.getDuplexApi().close(1000, "bye");
        System.out.println(
                "[Metric] requestId: "
                        + recognizer.getLastRequestId()
                        + ", first package delay ms: "
                        + recognizer.getFirstPackageDelay()
                        + ", last package delay ms: "
                        + recognizer.getLastPackageDelay());
        System.exit(0);
    }
}

高並發調用

在DashScope Java SDK中,採用了OkHttp3的串連池技術,以減少重複建立串連的開銷。詳情請參見高並發最佳實務。

介面地址

SDK的介面地址需在初始化前設定為下方地址(包含WorkspaceId)。如需切換到其他地區,請修改 Constants.baseWebsocketApiUrl為對應地區的URL。

新加坡

wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference

調用時請將{WorkspaceId}替換為真實的Workspace ID。

華北2(北京)

wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference

調用時請將{WorkspaceId}替換為真實的Workspace ID。

切換到新加坡地區:

import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

// 調用時請將"{WorkspaceId}"替換為真實的業務空間ID
Constants.baseWebsocketApiUrl = "wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference";

重要阿里雲百鍊為華北2(北京)、新加坡地區推出了業務空間專屬網域名稱,能夠為推理請求提供卓越的效能和更高的穩定性,建議遷移至新網域名稱:

  • 華北2(北京)地區:從 dashscope.aliyuncs.com 遷移至 {WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com
  • 新加坡地區:從 dashscope-intl.aliyuncs.com 遷移至 {WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com

請求參數

通過RecognitionParam的鏈式方法配置模型、採樣率、音頻格式等參數。配置完成的參數對象傳入Recognition類的call/streamCall方法中使用。

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
  .model("fun-asr-realtime")
  .format("pcm")
  .sampleRate(16000)
  //.parameter("language_hints", new String[]{"zh"})
  .build();
參數類型是否必須說明
modelString

是

模型名稱。
sampleRateInteger

是

採樣率(Hz)。

取值範圍:8k模型僅支援 8000 Hz,其他模型支援任意採樣率。

formatString

是

音頻格式。

取值範圍:

  • pcm
  • wav
  • mp3
  • opus
  • speex
  • aac
  • amr

重要opus/speex:必須使用Ogg封裝;

wav:必須為PCM編碼;

amr:僅支援AMR-NB類型。

vocabularyIdString

否

先行編譯熱詞列表 ID。

需預先調用建立熱詞列表介面產生,識別時傳入該 ID 即可使用列表中的熱詞。

適用於詞彙已知且相對穩定、需要跨請求複用同一詞表的情境。

使用方法請參見先行編譯熱詞。

semantic_punctuation_enabledboolean

否

是否啟用語義斷句。

預設值:false。

  • true:開啟語義斷句,關閉 VAD 斷句。
  • false(預設):開啟 VAD 斷句,關閉語義斷句。

語義斷句準確性更高,適合會議轉寫情境;VAD(Voice Activity Detection,語音活動檢測)斷句延遲較低,適合互動情境。

semantic_punctuation_enabled需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("semantic_punctuation_enabled", true)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("semantic_punctuation_enabled", true))
 .build();
max_sentence_silenceInteger

否

VAD 斷句靜音閾值(ms)。當一段語音後的靜音時間長度超過該閾值時,系統會判定該句子已結束。當semantic_punctuation_enabled為true時,不作為sentence_end返回依據,但設定過小可能會影響識別效果。

預設值:1300。

取值範圍:[200, 6000]。

max_sentence_silence需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("max_sentence_silence", 800)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("max_sentence_silence", 800))
 .build();
multi_threshold_mode_enabledboolean

否

重要僅在semantic_punctuation_enabled參數為false時生效。

是否啟用多閾值模式。啟用後可防止 VAD 斷句切割過長。

預設值:false。

multi_threshold_mode_enabled需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("multi_threshold_mode_enabled", true)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("multi_threshold_mode_enabled", true))
 .build();
punctuation_prediction_enabledboolean

否

設定是否在識別結果中自動添加標點:

  • true(預設):是,不支援修改。

punctuation_prediction_enabled需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("punctuation_prediction_enabled", false)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("punctuation_prediction_enabled", false))
 .build();
heartbeatboolean

否

是否啟用心跳包。

預設值:false。

  • true:在持續發送靜音音訊情況下,可保持與服務端的串連不中斷。
  • false(預設):即使持續發送靜音音頻,串連也將在一定時間後因逾時而斷開。

靜音音頻指的是在音頻檔案或資料流中沒有聲音訊號的內容。靜音音頻可以通過多種方法產生,例如使用音頻編輯軟體如Audacity或Adobe Audition,或者通過命令列工具如FFmpeg。

說明使用該欄位時,SDK版本不能低於2.19.1。

heartbeat需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("heartbeat", true)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("heartbeat", true))
 .build();
language_hintsString[]

否

待識別音頻語種。無預設值,不設定時模型自動識別。

僅支援設定 1 個值,設定多個時僅第一個生效。

點擊查看支援的語言代碼

  • fun-asr-realtime、fun-asr-realtime-2025-11-07:

    • zh: 中文
    • en: 英文
    • ja: 日語
    • ko:韓語
    • vi:越南語
    • th:泰語
    • id:印尼語
    • ms:馬來語
    • tl:菲律賓語
    • hi:印地語
    • ar:阿拉伯語
    • fr:法語
    • de:德語
    • es:西班牙語
    • pt:葡萄牙語
    • ru:俄語
    • it:意大利語
    • nl:荷蘭語
    • sv:瑞典語
    • da:丹麥語
    • fi:芬蘭語
    • no:挪威語
    • el:希臘語
    • pl:波蘭語
    • cs:捷克語
    • hu:匈牙利語
    • ro:羅馬尼亞語
    • bg:保加利亞語
    • hr:克羅地亞語
    • sk:斯洛伐克語
  • fun-asr-realtime-2026-02-28:

    • zh: 中文
    • en: 英文
    • ja: 日語
  • fun-asr-realtime-2025-09-15:

    • zh: 中文
    • en: 英文
  • fun-asr-flash-8k-realtime、fun-asr-flash-8k-realtime-2026-01-28:

    • zh: 中文

language_hints需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("language_hints", new String[]{"zh"})
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("language_hints", new String[]{"zh"}))
 .build();
speech_noise_thresholdfloat

否

語音與噪音的判定閾值,用於調整語音活動檢測(VAD)的靈敏度。

取值範圍:[-1.0, 1.0]。

取值說明:

  • 取值越接近 -1:降低噪音判定閾值,噪音被識別為語音的機率增大,可能導致更多噪音被轉寫
  • 取值越接近 +1:提高噪音判定閾值,語音被誤判為噪音的機率增大,可能導致部分語音被過濾

此參數為進階配置參數,調整可能顯著影響識別效果,建議:

  • 調整前充分測實驗證效果
  • 根據實際音頻環境小幅度調整(建議步長 0.1)

speech_noise_threshold需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("speech_noise_threshold", -0.5)
 .build();
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("speech_noise_threshold", -0.5))
 .build();
special_word_filterString

否

指定在語音辨識過程中需要處理的敏感詞,並支援對不同敏感詞設定不同的處理方式。詳情請參見敏感詞過濾。

special_word_filter需要通過RecognitionParam執行個體的parameter方法或者parameters方法進行設定:

// 1. 構建最外層對象
JSONObject root = new JSONObject();
root.put("system_reserved_filter", true);

// 2. 構建“從結果中完全移除”的配置
JSONObject root1 = new JSONObject();
JSONArray array1 = new JSONArray();
array1.put("開始");
array1.put("進行");
root1.put("word_list", array1);

// 3. 構建“替換為等長 *”的配置
JSONObject root2 = new JSONObject();
JSONArray array2 = new JSONArray();
array2.put("測試");
root2.put("word_list", array2);

// 4. 組裝
root.put("filter_with_empty", root1);
root.put("filter_with_signed", root2);

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameter("special_word_filter", root.toString())
 .build();
// 1. 構建最外層對象
JSONObject root = new JSONObject();
root.put("system_reserved_filter", true);

// 2. 構建“從結果中完全移除”的配置
JSONObject root1 = new JSONObject();
JSONArray array1 = new JSONArray();
array1.put("開始");
array1.put("進行");
root1.put("word_list", array1);

// 3. 構建“替換為等長 *”的配置
JSONObject root2 = new JSONObject();
JSONArray array2 = new JSONArray();
array2.put("測試");
root2.put("word_list", array2);

// 4. 組裝
root.put("filter_with_empty", root1);
root.put("filter_with_signed", root2);

RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .parameters(Collections.singletonMap("special_word_filter", root.toString()))
 .build();
input

Map<String, Object>

否

輸入對象,用於傳入對話上下文(context)。上下文用於輔助識別、提升專有詞彙的識別準確率。使用方法詳見快速開始。

重要僅 fun-asr-realtime、fun-asr-realtime-2025-11-07 模型支援 context 參數。

Map 中需包含 context 鍵,值為 List<Map<String, Object>> 類型的訊息數組,每條訊息包含以下欄位:

  • role(String,必選):訊息角色。user 表示前幾輪使用者語音的識別結果或領域相關的詞表;assistant 表示前幾輪大語言模型的回複內容。
  • content(List<Map>,必選):訊息內容列表。每個元素包含 type(String,role 為 user 時填 input_text,role 為 assistant 時填 text)和 text(String,常值內容)。

重要約束:上下文訊息(input_text 和 text 類型)各最多 5 條,超出時保留最近的 5 條。每輪上下文文本總長度不超過 400 個字元,超出部分從末尾截斷。

重要攜帶上下文時,context 中的訊息順序有要求:上下文訊息必須按對話輪次排列,每輪中 user(input_text 類型)必須在對應的 assistant(text 類型)之前。

說明使用該欄位時,SDK版本不能低於2.22.23。

input通過RecognitionParam執行個體的input方法進行設定:

// 1. 構建 input 結構體
Map<String, Object> userContent = new HashMap<>();
userContent.put("type", "input_text");
userContent.put("text", "你好啊");

Map<String, Object> assistantContent = new HashMap<>();
assistantContent.put("type", "text");
assistantContent.put("text", "你好啊,我是通義千問,有什麼可以協助你的?");

Map<String, Object> userMessage = new HashMap<>();
userMessage.put("role", "user");
userMessage.put("content", Arrays.asList(userContent));

Map<String, Object> assistantMessage = new HashMap<>();
assistantMessage.put("role", "assistant");
assistantMessage.put("content", Arrays.asList(assistantContent));

Map<String, Object> input = new HashMap<>();
input.put("context", Arrays.asList(userMessage, assistantMessage));

// 2. 通過 input 方法傳入
RecognitionParam param = RecognitionParam.builder()
 .model("fun-asr-realtime")
 .format("pcm")
 .sampleRate(16000)
 .input(input)
 .build();
apiKeyString

否

使用者API Key。

關鍵介面

Recognition類

Recognition通過import com.alibaba.dashscope.audio.asr.recognition.Recognition;方式引入。它的關鍵介面如下:

介面/方法參數傳回值描述
public void call(RecognitionParam param, final ResultCallback<RecognitionResult> callback)
  • param:請求參數
  • callback:回調介面(ResultCallback)

無

基於回調形式的流式即時識別,該方法不會阻塞當前線程。

public String call(RecognitionParam param, File file)
  • param:請求參數
  • file:待識別音頻檔案

識別結果

基於本地檔案的非流式調用,該方法會阻塞當前線程直到全部音頻讀完,該方法要求所識別檔案具有可讀許可權。

public Flowable<RecognitionResult> streamCall(RecognitionParam param, Flowable<ByteBuffer> audioFrame)
  • param:請求參數
  • audioFrame:Flowable<ByteBuffer>執行個體

Flowable<RecognitionResult>

基於Flowable的流式即時識別。

public void sendAudioFrame(ByteBuffer audioFrame)
  • audioFrame:二進位音頻流,為ByteBuffer類型

無

推送音頻,每次推送的音頻流不宜過大或過小,建議每包音頻時間長度為100ms左右,大小在1KB~16KB之間。

識別結果通過回調介面(ResultCallback)的onEvent方法擷取。

public void stop()

無

無

停止即時識別。

該方法會阻塞當前線程,直到回調執行個體ResultCallback的onComplete或者onError被調用之後才會解除對當前線程的阻塞。

boolean getDuplexApi().close(int code, String reason)

code: WebSocket關閉碼(Close Code)

reason:關閉原因

這兩個參數可參考The WebSocket Protocol文檔進行配置

true

在任務結束後,無論是否出現異常都需要關閉WebSocket串連,避免造成串連泄漏。關於如何複用串連提升效率請參考即時語音辨識高並發情境。

public String getLastRequestId()

無

requestId

擷取當前任務的requestId,在調用call、streamingCall開始新任務之後可以使用。

說明該方法自2.18.0版本及以後的SDK中才開始提供。

public long getFirstPackageDelay()

無

首包延遲

擷取首包延遲,從發送第一包音頻到收到首包識別結果延遲,在任務完成後使用。

說明該方法自2.18.0版本及以後的SDK中才開始提供。

public long getLastPackageDelay()

無

尾包延遲

獲得尾包延遲,發送stop指令到最後一包識別結果下發耗時,在任務完成後使用。

說明該方法自2.18.0版本及以後的SDK中才開始提供。

回調介面(ResultCallback)

雙向流式調用時,服務端會通過回調的方式,將關鍵流程資訊和資料返回給用戶端。您需要實現回調方法,處理服務端返回的資訊或者資料。

回調方法的實現,通過繼承抽象類別ResultCallback完成,繼承該抽象類別時,您可以指定泛型為RecognitionResult。RecognitionResult封裝了伺服器返回的資料結構。

由於Java支援串連複用,因此沒有onClose和onOpen。

ResultCallback<RecognitionResult> callback = new ResultCallback<RecognitionResult>() {
    @Override
    public void onEvent(RecognitionResult result) {
        System.out.println("RequestId為:" + result.getRequestId());
        // 在此實現處理語音辨識結果的邏輯
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println("任務完成");
    }

    @Override
    public void onError(Exception e) {
        System.out.println("任務失敗:" + e.getMessage());
    }
};
介面/方法參數傳回值描述
public void onEvent(RecognitionResult result)

result:即時識別結果(RecognitionResult)

無

當服務有回複時會被回調。

public void onComplete()

無

無

任務完成後該介面被回調。

public void onError(Exception e)

e:異常資訊

無

發生異常時該介面被回調。

響應結果

即時識別結果(RecognitionResult)

RecognitionResult代表一次即時識別的結果。

介面/方法參數傳回值描述
public String getRequestId()

無

requestId

擷取requestId。

public boolean isSentenceEnd()

無

是否是完整句子,即產生斷句

判斷給定句子是否已經結束。

public Sentence getSentence()

無

單句資訊(Sentence)

擷取單句資訊,包括時間戳記和文本資訊等。

單句資訊(Sentence)

介面/方法參數傳回值描述
public Long getBeginTime()

無

句子開始時間,單位為ms

返回句子開始時間。

public Long getEndTime()

無

句子結束時間,單位為ms

返回句子結束時間。

public String getText()

無

識別文本

返回識別文本。

public List<Word> getWords()

無

字時間戳記資訊(Word)的List集合

返回字時間戳記資訊。

字時間戳記資訊(Word)

介面/方法參數傳回值描述
public long getBeginTime()

無

字開始時間,單位為ms

返回字開始時間。

public long getEndTime()

無

字結束時間,單位為ms

返回字結束時間。

public String getText()

無

字

返回識別的字。

public String getPunctuation()

無

標點

返回標點。

錯誤碼

如遇報錯問題,請參見錯誤碼進行排查。

若問題仍未解決,請加入開發人員群反饋遇到的問題,並提供Request ID,以便進一步排查問題。

常見問題

功能特性

Q:在長時間靜默的情況下,如何保持與服務端長串連?

將請求參數heartbeat設定為true,並持續向服務端發送靜音音頻。

靜音音頻指的是在音頻檔案或資料流中沒有聲音訊號的內容。靜音音頻可以通過多種方法產生,例如使用音頻編輯軟體如Audacity或Adobe Audition,或者通過命令列工具如FFmpeg。

Q:如何將音頻格式轉換為滿足要求的格式?

可使用FFmpeg工具,更多用法請參見FFmpeg官網。

# 基礎轉換命令(萬能模板)
# -i,作用:輸入檔案路徑,常用值樣本:audio.wav
# -c:a,作用:音頻編碼器,常用值樣本:aac, libmp3lame, pcm_s16le
# -b:a,作用:位元速率(音質控制),常用值樣本:192k, 320k
# -ar,作用:採樣率,常用值樣本:44100 (CD), 48000, 16000
# -ac,作用:聲道數,常用值樣本:1(單聲道), 2(立體聲)
# -y,作用:覆蓋已存在檔案(無需值)
ffmpeg -i input_audio.ext -c:a 編碼器名 -b:a 位元速率 -ar 採樣率 -ac 聲道數 output.ext

# 例如:WAV → MP3(保持原始品質)
ffmpeg -i input.wav -c:a libmp3lame -q:a 0 output.mp3
# 例如:MP3 → WAV(16bit PCM標準格式)
ffmpeg -i input.mp3 -c:a pcm_s16le -ar 44100 -ac 2 output.wav
# 例如:M4A → AAC(提取/轉換蘋果音頻)
ffmpeg -i input.m4a -c:a copy output.aac  # 直接提取不重編碼
ffmpeg -i input.m4a -c:a aac -b:a 256k output.aac  # 重編碼提高品質
# 例如:FLAC無損 → Opus(高壓縮)
ffmpeg -i input.flac -c:a libopus -b:a 128k -vbr on output.opus

Q:如何識別本地檔案(錄音檔案)?

識別本地檔案有兩種方式:

  • 直接傳入本地檔案路徑:此種方式在最終識別結束後擷取完整識別結果,不適合即時反饋的情境。

    參見非流式調用,在Recognition類的call方法中傳入檔案路徑對錄音檔案直接進行識別。

  • 將本地檔案轉成二進位流進行識別:此種方式一邊識別檔案一邊流式擷取識別結果,適合即時反饋的情境。

    • 參見雙向流式調用:基於回調,通過Recognition類的sendAudioFrame方法向服務端發送二進位流對其進行識別。
    • 參見雙向流式調用:基於Flowable,通過Recognition類的streamCall方法向服務端發送二進位流對其進行識別。

故障排查

Q:無法識別語音(無識別結果)是什麼原因?

  1. 請檢查請求參數中的音頻格式(format)和採樣率(sampleRate/sample_rate)設定是否正確且符合參數約束。以下為常見錯誤樣本:

    • 音頻副檔名為 .wav,但實際為 MP3 格式,而請求參數 format 設定為 mp3(參數設定錯誤)。
    • 音頻採樣率為 3600Hz,但請求參數 sampleRate/sample_rate 設定為 48000(參數設定錯誤)。

    可以使用ffprobe工具擷取音訊容器、編碼、採樣率、聲道等資訊:

ffprobe -v error -show_entries format=format_name -show_entries stream=codec_name,sample_rate,channels -of default=noprint_wrappers=1 input.xxx
  1. 請檢查language_hints設定的語言是否與音頻實際語言一致。

    例如:音頻實際為中文,但language_hints設定為en(英文)。

  2. 若以上檢查均無問題,可通過定製熱詞提升對特定詞語的識別效果。