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Tongyi Lab lanza Fun-ASR1.5, capaz de traducir 30 idiomas, dialectos y poemas antiguos.

Tongyi Lab lanza Fun-ASR1.5, capaz de traducir 30 idiomas, dialectos y poemas antiguos.

7 de julio de 2026
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Tongyi Lab lanza Fun-ASR1.5, capaz de traducir 30 idiomas, dialectos y poemas antiguos.

En la tecnología de reconocimiento del habla impulsada por la IA, lograr un equilibrio adecuado entre una cobertura amplia y un reconocimiento preciso ha sido durante mucho tiempo un desafío. El 20 de abril, el Tongyi Lab de Alibaba lanzó oficialmente el gran modelo de reconocimiento del habla Fun-ASR1.5. Gracias a una arquitectura unificada basada en modelos grandes, este sistema consigue avances significativos a la hora de manejar múltiples idiomas, dialectos regionales y entornos acústicos complejos.

Fun-ASR1.5 ofrece capacidades de escucha muy completas. Soporta 30 idiomas principales de todo el mundo y se adapta profundamente a siete dialectos chinos importantes, además de más de 20 acentos locales. Lo que es especialmente destacable, es que destaca en contextos culturales tradicionales: incluso es capaz de transcribir con precisión poesías antiguas recitadas con tonos variados y estructuras gramaticales únicas en tiempo real.

Ahora disponible en la plataforma Alibaba Cloud Bailian, Fun-ASR1.5 proporciona una tecnología de reconocimiento del habla eficiente a través de servicios API para industrias como la educación, los medios de comunicación, las finanzas, la tecnología y la cultura, ayudándolas a avanzar hacia un trabajo de oficina inteligente y una transformación digital.

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comentario (2)
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WillieJohnson
WillieJohnson 10 de octubre de 2026 10:00:06 GMT+02:00

Did they really get ancient poetry working? 😮 That’s wild. I tried getting my smart speaker to understand my grandma’s dialect last week and it just said 'processing' forever. Hope this actually works for real people, not just lab tests. 🤞

HarryWilliams
HarryWilliams 31 de julio de 2026 12:00:17 GMT+02:00

Wait, it can actually recognize ancient poetry? That's wild! I'm curious how well it handles dialects like Cantonese or Shanghainese though. Hope it's not just a fancy demo. 🤔

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