讯飞听见的语音转写能力基于端到端深度学习模型，直接将音频映射为带标点文本，融合声纹识别、上下文感知与轻量化部署技术，支持多说话人分离、热词注入、语篇规整及离线识别。
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讯飞听见的语音转写能力，核心依赖于深度学习模型对语音信号的端到端建模能力——它不是靠“听音辨字”的机械匹配，而是让机器像人一样，从声音波形中理解语义、区分说话人、适应口音和噪声。
端到端模型替代传统流水线
早期语音识别系统依赖“声学模型 + 语言模型 + 解码器”三段式结构，各模块独立训练、误差逐级放大。讯飞听见采用基于Transformer或Conformer架构的端到端模型，直接将原始音频特征（如梅尔频谱图）映射为文字序列。这种一体化建模大幅减少中间环节失真，尤其在长句、跨句指代、专业术语连读等场景中更稳定。
- 输入是连续的语音帧，输出是带标点、分段的自然语言文本
- 无需人工设计音素边界或词典约束，模型自主学习发音与语义的联合分布
- 训练数据涵盖千万小时真实会议、课堂、访谈录音，覆盖多口音、多噪声环境
声纹识别支撑多说话人分离
会议场景中，多人交替发言是常态。讯飞听见不依赖麦克风物理位置，而是通过深度神经网络提取每个说话人的声纹嵌入向量（speaker embedding），在语音流中动态聚类、切分片段，并自动标注角色。该能力基于对比学习与注意力机制联合优化，在未预设姓名的情况下也能区分相似音色的发言人。
- 支持会前导入参会人声纹样本，提升识别准确率
- 会后可手动修正角色标签，系统同步更新声纹库，下次会议自动复用
- 即使存在串音、重叠发言，也能结合上下文语义进行角色归属推理
上下文感知提升鲁棒性
单纯识别单句容易出错，比如“账户余额”可能被误为“账户余粮”。讯飞听见在解码阶段融合CTC（连接时序分类）与Attention机制：CTC负责快速对齐声学帧与字符，Attention则动态关注前后句中的领域关键词（如金融场景高频词）、热词列表、甚至用户历史纠错行为，实现局部+全局双重校验。
- 用户上传会议前可添加200个以内热词（如公司名、产品代号），模型实时注入领域知识
- 识别过程中若用户手动修改某处错字，系统记录该“用户偏好”，后续同类发音优先采纳该写法
- 语篇规整功能并非简单润色，而是调用大模型理解口语逻辑，将“这个那个然后呢”转化为“综上所述，建议采取以下三项措施”
小窗模式背后是轻量化部署能力
PC端悬浮小窗能边录边转、最小化持续运行，说明模型已做工程级压缩：通过知识蒸馏将大模型能力迁移到更小参数量的子网络，同时保留98%识别精度；推理引擎适配CPU/GPU混合调度，在后台低功耗运行时不抢占前台应用资源。
- 手机端APP体积控制在132MB以内，却支持11种语言+17个专业领域切换
- 网页版无需下载插件，WebAssembly加速语音特征提取，5分钟内完成1小时音频转写
- 离线模式下仍可启用基础普通话识别，满足无网会议、保密场景刚需
