一次把“语音识别 + 语音合成 + 声音复刻 + 实时语音对话”讲清楚。 全部示例开箱即用，配置一个环境变量就能跑起来。
从智能客服到数字人，从会议纪要到陪伴助手，语音正在成为人机交互最自然的入口。阿里云百炼的 Qwen-Audio-3.0 示例仓库迎来一波重要更新——我们把 Qwen-Audio-3.0 系列最新能力打包成了一组“拿来即用”的百炼平台 DashScope Python / Java 示例。本文将带你快速过一遍三大基础模型的核心能力与进阶用法：从语音识别到语音合成，再到端到端实时语音对话，帮助你快速判断应该从哪个 API 开始。
▎一图看懂：三条产品线
如果把语音应用拆成输入、输出与交互三层，Qwen-Audio-3.0 系列可以分别承担“听懂”“开口”和“实时聊”。三类服务既能独立调用，也能组合成完整的语音 Agent。
（图1：从识别、合成到实时对话的能力地图）
（图1：从识别、合成到实时对话的能力地图）
接下来按“听——说——聊”的顺序，拆开看每条产品线最值得关注的能力。
▎会“听”：Qwen-Audio-3.0-ASR 语音识别
适用场景
实时直播字幕、客服通话质检、全天会议纪要、通话录音批量转写。示例还覆盖“创建词表 → 查询状态 → 用 ID 识别 → 删除词表”的完整生命周期，并用 finally 保证资源释放。
识别侧覆盖三个典型场景，串起从“一段音频”到“一整天会议录音”的完整链路。
非流式识别（
recognize_speech_qwen-audio_3.0_asr_flash）：对音频 URL 做一次性识别，可传入对话上下文提升专有名词准确率，最大支持 5 分钟 / 2GB。流式识别（
recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-streaming）：基于 WebSocket 长连接，边说边出字；支持热词与对话上下文，适合实时字幕、通话质检等场景。录音文件转写（
recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans）：面向长音频的异步转写，最大支持 12 小时 / 2GB，并提供说话人分离能力。
进阶一：对话上下文，让 ASR 听懂语境
流式识别支持传入 Context：把前几轮的用户语音识别结果与模型回复一起带上，让 ASR 在特定语境下更容易识别品牌名、人名和行业术语。也可以直接把领域术语作为一条 user 消息传入，效果类似轻量级热词。
（图2：Context ASR 用历史对话完成同音词消歧）
示例：传入历史对话或领域术语
context = {'context': [ # 方式一：对话历史 {'role': 'user', 'content': [{'type': 'input_text', 'text': '帮我查一下通义千问的最新版本'}]}, {'role': 'assistant', 'content': [{'type': 'text', 'text': '通义千问目前最新版本是 Qwen3。'}]}, # 方式二：领域词表 {'role': 'user', 'content': [{'type': 'input_text', 'text': '相关术语：语音实验室、通义千问、百炼平台、声音复刻、热词表'}]},]}recognition.start(raw_input=context)
（图2：Context ASR 用历史对话完成同音词消歧）
示例：传入历史对话或领域术语
context = {'context': [# 方式一：对话历史{'role': 'user', 'content': [{'type': 'input_text', 'text': '帮我查一下通义千问的最新版本'}]},{'role': 'assistant', 'content': [{'type': 'text', 'text': '通义千问目前最新版本是 Qwen3。'}]},# 方式二：领域词表{'role': 'user', 'content': [{'type': 'input_text','text': '相关术语：语音实验室、通义千问、百炼平台、声音复刻、热词表'}]},]}recognition.start(raw_input=context)
服务端约束：input_text 与 text 类型各最多 5 条，每轮文本不超过 400 字符。示例代码内置自动裁剪逻辑，超限时保留最近几条。
进阶二：超级热词，关键术语必须识别准
热词表支持为每个词条指定 weight（1~5 为普通权重，50 为超级热词）。超级热词的召回率大幅提升，适合"无论如何都必须识别准"的关键术语：
my_vocabulary = [{'text': '语音实验室', 'weight': 4}, # 普通热词{'text': '通义千问', 'weight': 50}, # 超级热词]
数量：最多 50 个，不占用普通热词额度。
模型：仅 Qwen-Audio-3.0-ASR 系列模型支持。
取值：合法取值为 1~5 或 50，不存在 6~49 这一段。
非流式语音识别（recognize_speech_qwen-audio_3.0_asr_flash）
流式语音识别（recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-streaming）
录音文件转写（recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans）
流式识别 + 对话上下文（recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-streaming-with-context）
流式识别 + 预创建热词表（recognize_speech_qwen-audio-3.0-asr-flash-streaming-with-vocabulary）
▎会“说”：Qwen-Audio-3.0-TTS 语音合成
适用场景
数字人播报、有声书配音、方言内容、游戏 NPC、个性化语音助手、国际化多语言播报。
Qwen-Audio-3.0-TTS 主打“可控”与“像你”：通过自然语言指令、细粒度标签、参考音频和多语言提示，把音色、风格与表达方式放进同一套调用链，提供从基础合成到多语言全覆盖的示例。
（图3：TTS 的五个控制维度）
（图3：TTS 的五个控制维度）
维度一：指令控制，用一句话描述“怎么说”
流式合成、实时播放的亮点，是用一句自然语言instruction控制角色、情绪、场景与语速。
instruction = '年轻活泼的女性声音，声音清脆甜美，语速很快，适合介绍时尚产品'instruction = '请用河南话表达'instruction = '沉稳专业的男性播音员，字正腔圆'
维度二：情感与富语言标签：把表达写进文本
除了 instruction，也可以直接在文本中嵌入标签。原稿示例覆盖 14 个控制类标签与 7 个富语言标签，适合控制情绪、呼吸、笑声等非语言细节。
[excited]今天的天气真不错！[laughing]我们一起出去玩吧！[serious]请注意安全事项。[excited]好了，现在让我们开始吧！
支持 14 个控制类标签（[excited][sad][angry][whispers][asmr] 等）和 7 个富语言标签（[laughing][sighing][cough] 等），完整列表详见文末示例代码中的“指令控制语音合成”。
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声音复刻：用一段音频复刻专属音色，再用它合成任意文本，适合品牌音色、主播声音资产化等场景。 文本正则化（TN）：把“1毫升20%甘露醇需在15~20分钟内完成滴注”读成更自然的“一毫升百分之二十甘露醇需在十五到二十分钟内完成滴注”，确保数字、单位与号码的朗读质量。
# 输入文本"在一次检测中，1毫升20%甘露醇需在15~20分钟内完成滴注"# TTS 读出的效果"在一次检测中，一毫升百分之二十甘露醇需在十五到二十分钟内完成滴注"
示例包含多段难读文本（历史计量、医疗用法、热线号码），每段附带听觉检查点，方便你验证合成效果。
维度四：All-in-One 多语言，一个音色说 11 种语言
使用单一音色 longanhuan_mtlv7 即可合成 11 种语言：中文、英文、日语、韩语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、越南语、印尼语、菲律宾语。切换语种时音色始终保持一致，非常适合国际化内容播报。
只需传入 language_hints 告诉模型输入语种，再配合 instruction 指定说话语言：
from dashscope.audio.tts_v2 import SpeechSynthesizer, SpeechSynthesisAudioFormatimport dashscopesynthesizer = SpeechSynthesizer(model='qwen-audio-3.0-tts-flash',voice='longanhuan_mtlv7',language_hints=['ja'],instruction='請講日語。')synthesizer.streaming_call('東京は美しい都市です。')audio = synthesizer.streaming_complete()
指令控制语音合成（synthesize_speech_from_text_with_qwen_audio_tts_by_instruction）
声音复刻语音合成（synthesize_speech_from_text_with_qwen_audio_tts_by_cloned_voice）
文本正则化能力演示（synthesize_speech_from_text_with_qwen_audio_tts_text_normalization）
All-in-One 多语言语音合成（synthesize_speech_from_text_with_qwen_audio_tts_multilingual）
▎会“实时聊”：Qwen-Audio-3.0-Realtime 语音对话
如果说前两者是“听”和“说”，Qwen-Audio-3.0-Realtime 就是把两者合二为一的“边听边说”：一个基于 WebSocket 的端到端实时语音对话服务。
（图4：Realtime SDK 与 demo_app 的最小架构）
配套的 Python SDK（fun_realtime/）刻意保持精简：只负责底层 WebSocket 连接、事件序列化、会话配置与音频编解码，不内置轮次状态机和路由器，因此可以直接嵌入自己的应用架构。SDK 本体仅依赖 websockets，不需要额外的音频硬件库。
场景 A · 陪伴对话：纯提示工程，配置一个角色人设即可开始对话，约 50 行应用代码。
场景 B · 工具智能体：注册工具、处理函数调用事件并回传结果，让语音助手能查天气、调接口、办实事，约 80 行应用代码。
场景 C · 推理智能体：模型自己决定走哪条路：简单问题直接快答，复杂问题路由到外部推理流水线，先垫一句“让我想想”，再播报深度思考结果，约 100 行应用代码。
（图4：Realtime SDK 与 demo_app 的最小架构）
配套的 Python SDK（fun_realtime/）刻意保持精简：只负责底层 WebSocket 连接、事件序列化、会话配置与音频编解码，不内置轮次状态机和路由器，因此可以直接嵌入自己的应用架构。SDK 本体仅依赖 websockets，不需要额外的音频硬件库。
场景 A · 陪伴对话：纯提示工程，配置一个角色人设即可开始对话，约 50 行应用代码。
场景 B · 工具智能体：注册工具、处理函数调用事件并回传结果，让语音助手能查天气、调接口、办实事，约 80 行应用代码。
场景 C · 推理智能体：模型自己决定走哪条路：简单问题直接快答，复杂问题路由到外部推理流水线，先垫一句“让我想想”，再播报深度思考结果，约 100 行应用代码。
配套的 Python SDK（fun_realtime/）刻意保持精简：只负责底层 WebSocket 连接、事件序列化、会话配置与音频编解码，不内置轮次状态机和路由器，因此可以直接嵌入自己的应用架构。SDK 本体仅依赖 websockets，不需要额外的音频硬件库。
场景 A · 陪伴对话：纯提示工程，配置一个角色人设即可开始对话，约 50 行应用代码。
场景 B · 工具智能体：注册工具、处理函数调用事件并回传结果，让语音助手能查天气、调接口、办实事，约 80 行应用代码。
场景 C · 推理智能体：模型自己决定走哪条路：简单问题直接快答，复杂问题路由到外部推理流水线，先垫一句“让我想想”，再播报深度思考结果，约 100 行应用代码。
浏览器体验：配套 Web 示例启动后，浏览器打开 http://localhost:8080，即可体验上述三个场景。
想做更复杂的 Agent？
推荐看看 qwen-audio-agent —— 进一步提供了多轮记忆管理、声明式工具编排、多模态输入和生产级参考架构，适合从 demo 走向上线应用的团队。
Qwen-Audio-3.0-Realtime SDK 与三场景 Demo（samples/conversation/fun-audiochat-realtime）
qwen-audio-agent（生产级 Agent 框架，独立仓库）：https://github.com/QwenAudio/qwen-audio-agent
▎三步跑起来
每个示例目录下都有独立 README.md，写清依赖、参数与预期结果；示例同时提供中英文说明。建议先从 Python 示例跑通，再按需要接入 Java 或自己的应用框架。
# 1. 克隆仓库git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-bailian-speech-demo.git# 2. 配置鉴权（在百炼控制台创建 API-KEY）export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key# 实时对话 / 部分示例还需要 space_id 或 workspace_idexport FUN_REALTIME_SPACE_ID=your-bailian-space-id# 3. 进入任意示例目录，按其 README 运行即可# Python：pip install -r requirements.txt && python run.py# Java： mvn clean package && sh run.sh
运行建议：先用短音频或短文本验证鉴权与网络，再逐步增加上下文、热词、工具调用和多语言控制，定位问题会更快。
▎写在最后
好的示例，本身就是最好的文档。无论你想做实时字幕、数字人、智能客服、多语言播报，还是一个会聊天、会调用工具、还能“思考”的语音智能体，这组 Qwen-Audio-3.0 模型示例都提供了可运行的起点。建议从一个最小示例开始，把它接进你的产品，再根据场景逐步加入 Context、热词、标签、声音复刻和 Agent 路由。
好的示例，本身就是最好的文档。无论你想做实时字幕、数字人、智能客服、多语言播报，还是一个会聊天、会调用工具、还能“思考”的语音智能体，这组 Qwen-Audio-3.0 模型示例都提供了可运行的起点。建议从一个最小示例开始，把它接进你的产品，再根据场景逐步加入 Context、热词、标签、声音复刻和 Agent 路由。
