Qwen3-ASR

版本更新介绍 前阵子公司一位大佬跟我推荐了一下 Qwen3-ASR，平时在公司忙成狗也没时间来测试，周末回家给整合了一下到 OddASR，并简单的测试了一下。 时间关系，没有做广泛的测试，但在有限的测试集下发现： 同时也简单的对Qwen3-ASR 的几个版本分别做了些测试，并且也尝试了用一些不同的参数组合，包括：dtype精度、Batch size等。 顺便也对 BaseASR 基类做了一下重构，以让整个代码看上去逻辑更简单、清晰，让代码的可阅读性更好一些，顺便让各个不同模型的ASR子类代码做了一下精简，让各个子类的功能可以更加原子一些（业务和逻辑相关的代码都独立出来了）。 除此之外就是一些零零碎碎的修改，大致如下： 快速开始使用 OddASR Python测试： curl测试： Qwen3-ASR-1.7B和Qwen3-ASR-0.6B两个模型都需要GPU才能跑得动，如果没有GPU的话，建议不要启用这两个模型。 以下是完整的更新列表说明。 一、重磅：新增 Qwen3-ASR 系列模型 本次更新的核心亮点是引入了 Qwen3-ASR 系列模型，提供三种规格： 模型 参数量 适用场景 Qwen3-ASR-0.6B 0.6B 轻量部署，显存有限 Qwen3-ASR-1.7B 1.7B 平衡性能与资源 Qwen3-ASR-Flash 1.7B 1.7B 流式低延迟场景 显存优化亮点： 二、架构重构：更清晰、更可维护 1. ASR 模型注册表（asr_registry.py） 全新设计的模型注册机制，统一管理所有 ASR 后端的注册、实例化和生命周期。 2. BaseASR 参数封装 将 BaseASR […]