Qwen3-ASR-Flash: 다국어 초정밀 음성 인식의 새로운 기준

음성 인식 기술은 빠르게 발전하고 있지만 여전히 다양한 억양, 언어, 그리고 소음 환경에서의 정확성은 큰 과제입니다. 특히 노래 가사처럼 배경음악이 포함된 음성이나 특정 산업 용어를 반영해야 하는 상황에서는 기존 기술의 한계가 분명했습니다.

이번 글에서는 이러한 한계를 극복한 새로운 음성 인식 서비스인 Qwen3-ASR-Flash를 소개합니다. Qwen3-Omni의 강력한 지능과 수천만 시간 규모의 멀티모달 음성 데이터를 기반으로 개발된 Qwen3-ASR-Flash는 다국어 지원, 다양한 억양 처리, 노래 음성 인식까지 가능하며, 문맥 기반 맞춤형 결과 제공 기능을 통해 차세대 음성 인식의 방향을 보여줍니다.

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Qwen3-ASR-Flash란 무엇인가

Qwen3-ASR-Flash는 Qwen3-Omni 모델과 대규모 ASR 데이터를 바탕으로 구축된 음성 인식 서비스입니다. 단순히 음성을 텍스트로 변환하는 수준을 넘어 언어 식별, 잡음 제거, 문맥 반영 기능까지 제공하여 다양한 환경에서 정밀한 결과를 제공합니다.

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주요 특징

업계를 선도하는 인식 정확도

중국어와 영어를 포함한 11개 언어에서 기존 업계 벤치마크를 능가하는 성능을 보여줍니다. 억양이나 발음 차이가 있는 환경에서도 높은 수준의 결과를 보장합니다.

노래 음성 인식

기존 모델이 배경음악에 취약했던 것과 달리, Qwen3-ASR-Flash는 노래 가사까지 정확히 텍스트로 변환할 수 있습니다. 음악 기반 서비스나 가사 검색 기능에 활용할 수 있는 강점이 있습니다.

유연한 문맥 반영 (Contextual Biasing)

사용자가 제공하는 텍스트를 기반으로 맞춤형 인식 결과를 얻을 수 있습니다. 키워드 리스트, 문단, 전체 문서 등 어떤 형식이든 입력할 수 있으며, 이를 통해 전문 용어나 특정 이름 등이 더 정확히 인식됩니다.

언어 식별과 비음성 제거

지원하는 11개 언어를 정확하게 구분하며, 침묵, 잡음, 배경 소리를 제거해 순수한 음성만 인식합니다.

복잡한 환경에서도 강력한 성능

시끄러운 거리, 회의실의 잡음, 복잡한 발화 패턴이 포함된 환경에서도 안정적인 인식 성능을 제공합니다.

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지원 언어

Qwen3-ASR-Flash는 단일 모델로 다음과 같은 언어와 억양을 지원합니다.

• 중국어: 표준어(만다린), 쓰촨어, 민난어(호키엔), 오어, 광둥어
• 영어: 영국식, 미국식, 다양한 지역 억양
• 기타 9개 언어: 프랑스어, 독일어, 러시아어, 이탈리아어, 스페인어, 포르투갈어, 일본어, 한국어, 아랍어

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Contextual Biasing 활용 방법

Qwen3-ASR-Flash는 사전 전처리 없이 사용자가 입력하는 텍스트를 그대로 반영합니다.

활용 예시는 다음과 같습니다.

• 키워드 리스트: ["Qwen", "ASR", "Flash"]
• 문단 입력: 특정 산업 보고서나 회의 안건 문서
• 혼합 입력: 키워드와 문단을 함께 제공

입력된 텍스트가 무관한 내용이라 하더라도 일반 음성 인식 성능에는 큰 영향을 주지 않습니다.

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Qwen3-ASR-Flash는 다국어 지원, 노래 인식, 문맥 반영, 잡음 환경 적응 기능을 갖춘 차세대 음성 인식 솔루션입니다.

이를 통해 다음과 같은 활용 가능성을 기대할 수 있습니다.

• 글로벌 기업: 다국어 회의록 작성, 고객 상담 분석
• 음악 및 엔터테인먼트 분야: 노래 가사 추출 및 검색 서비스
• 특정 산업 분야: 전문 용어를 반영한 맞춤형 음성 기록

앞으로 음성 인식 기술은 단순한 텍스트 변환을 넘어 더 개인화되고, 더 정확하며, 상황에 최적화된 방향으로 발전할 것입니다. Qwen3-ASR-Flash는 이러한 미래를 앞당기는 핵심 기술로 주목받을 수 있습니다.

https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list&fbclid=IwY2xjawMsbcJleHRuA2FlbQIxMQABHiF5jjskmgdKMtQoESkELukcLPz-5CHYP8-jRSOxoNou63bVol4dAmthijJN_aem_B4MJuSvyH0TMS2U2CplXNg

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