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Le laboratoire Tongyi lance Fun-ASR1.5, capable de traduire 30 langues, dialectes et poèmes anciens.

Le laboratoire Tongyi lance Fun-ASR1.5, capable de traduire 30 langues, dialectes et poèmes anciens.

7 juillet 2026
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Le laboratoire Tongyi lance Fun-ASR1.5, capable de traduire 30 langues, dialectes et poèmes anciens.

Dans la technologie de reconnaissance vocale alimentée par l’IA, trouver le bon équilibre entre une couverture large et une reconnaissance précise reste depuis longtemps un défi majeur. Le 20 avril, le Tongyi Lab d’Alibaba a officiellement lancé le grand modèle de reconnaissance vocale Fun-ASR1.5. En s’appuyant sur une architecture de grand modèle unifiée, il réalise des progrès significatifs dans la gestion de multiples langues, de dialectes régionaux ainsi que d’environnements acoustiques complexes.

Fun-ASR1.5 offre des capacités d’écoute très complètes. Il prend en charge 30 langues majeures à l’échelle mondiale et s’adapte en profondeur à sept grands dialectes chinois ainsi qu’à plus de 20 accents locaux. Ce qui est particulièrement remarquable, c’est sa performance exceptionnelle dans les contextes culturels traditionnels : il parvient même à transcrire en temps réel des poèmes anciens récités avec des intonations variées et des formulations uniques.

Désormais disponible sur la plateforme Alibaba Cloud Bailian, Fun-ASR1.5 fournit une technologie de reconnaissance vocale efficace via des services API aux secteurs tels que l’éducation, les médias, la finance, la technologie et la culture, leur permettant ainsi de passer à un travail de bureau intelligent et de mener une transformation numérique.

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commentaires (2)
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WillieJohnson
WillieJohnson 10 octobre 2026 10:00:06 UTC+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 juillet 2026 12:00:17 UTC+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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