Skip to main content
Fun-ASR-Realtime

Fun-ASR-Realtime Peristiwa klien

Topik ini menjelaskan event klien yang dikirim oleh klien ke server melalui WebSocket dalam layanan pengenalan ucapan real-time Fun-ASR-Realtime, termasuk struktur data dan definisi bidang untuk run-task (memulai tugas), dan finish-task (mengakhiri tugas).

run-task

Memulai tugas pengenalan ucapan dan menetapkan parameter seperti model, format audio, dan laju sampel. Kapan mengirim: Kirim segera setelah koneksi WebSocket terbentuk. Event respons: Anda hanya dapat mengirim audio setelah server mengembalikan event task-started.
headerobject(Wajib)

Properti

actionstring(Wajib)Jenis perintah. Tetapkan ke run-task.task_idstring(Wajib)ID tugas yang dihasilkan klien (format UUID) yang menghubungkan event berikutnya dengan tugas ini.streamingstring(Wajib)Tetapkan ke duplex.
payloadobject(Wajib)

Properti

task_groupstring(Wajib)Grup tugas. Tetapkan ke audio.taskstring(Wajib)Jenis tugas. Tetapkan ke asr.functionstring(Wajib)Jenis fungsi. Tetapkan ke recognition.modelstring(Wajib)Nama model.inputobject(Wajib)Objek input. Berikan {} jika tidak ada konteks yang disediakan.
Hanya model fun-asr-realtime, fun-asr-realtime-2025-11-07 yang mendukung konteks.

Properti

contextarray(object)(Opsional)Konteks percakapan meningkatkan akurasi pengenalan untuk kosakata spesifik domain. Untuk detail penggunaan, lihat Peningkatan konteks.
Batasan: Anda dapat memberikan maksimal 5 pesan konteks untuk setiap jenis (input_text dan text). Jika melebihi batas ini, hanya 5 pesan terbaru yang dipertahankan. Panjang total teks per giliran (panjang gabungan bidang text dari pesan user dan assistant) tidak boleh melebihi 400 karakter (dihitung per karakter, masing-masing karakter dihitung sebagai 1). Teks yang melebihi batas ini akan dipotong dari bagian akhir.
Saat menyediakan konteks, pesan dalam context harus mengikuti urutan tertentu. Pesan konteks harus diatur berdasarkan giliran percakapan, dan dalam setiap giliran pesan user (bertipe input_text) harus mendahului pesan assistant yang sesuai (bertipe text).

Properti

rolestring(Wajib)Peran pesan. Nilai yang valid:
  • user: Hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya, atau daftar kata spesifik domain.
  • assistant: Tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya.
contentarray(object)(Wajib)Daftar konten pesan.

Properti

typestring(Wajib)Jenis konten. Nilai yang valid:
  • input_text: Hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya, atau daftar kata spesifik domain (digunakan saat role adalah user). Anda juga harus menyediakan bidang text.
  • text: Tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya (digunakan saat role adalah assistant). Anda juga harus menyediakan bidang text.
textstring(Wajib)Isi teks. Saat type bernilai input_text, masukkan hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya atau daftar kata spesifik domain. Saat type bernilai text, masukkan tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya.
parametersobject(Wajib)Parameter pengenalan ucapan.

Properti

formatstring(Wajib)Format audio.Nilai yang valid:
  • pcm
  • wav
  • mp3
  • opus
  • speex
  • aac
  • amr
opus/speex: Harus menggunakan enkapsulasi Ogg.wav: Harus menggunakan encoding PCM.amr: Hanya tipe AMR-NB yang didukung.
sample_rateinteger(Wajib)Laju sampel, dalam Hz.Nilai yang valid: Model 8 kHz hanya mendukung 8000 Hz; model lain mendukung laju sampel apa pun.vocabulary_idstring(Opsional)ID daftar kata kunci yang telah dikompilasi sebelumnya.Hasilkan ID ini terlebih dahulu dengan memanggil API pembuatan daftar kata kunci. Berikan ID tersebut selama pengenalan untuk menggunakan kata kunci dalam daftar.Cocok untuk skenario di mana kosakata diketahui dan relatif stabil, serta Anda perlu menggunakan kembali daftar kata yang sama di berbagai permintaan.Untuk detail penggunaan, lihat Kata kunci yang telah dikompilasi.language_hintsarray[string](Opsional)Bahasa audio yang akan dikenali. Tidak ada nilai default; jika tidak ditetapkan, model akan mendeteksi bahasa secara otomatis.Anda dapat menetapkan 1 nilai. Jika lebih, hanya nilai pertama yang berlaku.
  • fun-asr-realtime, fun-asr-realtime-2025-11-07:
    • zh: Chinese
    • en: English
    • ja: Japanese
    • ko: Korean
    • vi: Vietnamese
    • th: Thai
    • id: Indonesian
    • ms: Malay
    • tl: Filipino
    • hi: Hindi
    • ar: Arabic
    • fr: French
    • de: German
    • es: Spanish
    • pt: Portuguese
    • ru: Russian
    • it: Italian
    • nl: Dutch
    • sv: Swedish
    • da: Danish
    • fi: Finnish
    • no: Norwegian
    • el: Greek
    • pl: Polish
    • cs: Czech
    • hu: Hungarian
    • ro: Romanian
    • bg: Bulgarian
    • hr: Croatian
    • sk: Slovak
  • fun-asr-realtime-2026-02-28:
    • zh: Chinese
    • en: English
    • ja: Japanese
  • fun-asr-realtime-2025-09-15:
    • zh: Chinese
    • en: English
  • fun-asr-flash-8k-realtime, fun-asr-flash-8k-realtime-2026-01-28:
    • zh: Chinese
semantic_punctuation_enabledboolean(Opsional)Apakah segmentasi semantik diaktifkan.Nilai default: false.
  • true: Mengaktifkan segmentasi semantik dan menonaktifkan segmentasi VAD.
  • false (default): Mengaktifkan segmentasi VAD dan menonaktifkan segmentasi semantik.
Segmentasi semantik lebih akurat dan lebih cocok untuk skenario transkripsi rapat. Segmentasi VAD (Voice Activity Detection) memiliki latensi lebih rendah dan lebih cocok untuk skenario interaktif.max_sentence_silenceinteger(Opsional)Ambang batas diam VAD untuk segmentasi, dalam ms. Ketika keheningan setelah segmen ucapan melebihi ambang batas ini, sistem menentukan bahwa kalimat telah berakhir. Saat semantic_punctuation_enabled diatur ke true, parameter ini tidak digunakan sebagai kriteria untuk mengembalikan sentence_end, tetapi pengaturannya terlalu rendah dapat memengaruhi kinerja pengenalan.Nilai default: 1300.Nilai yang valid: [200, 6000].multi_threshold_mode_enabledboolean(Opsional)
Hanya berlaku saat semantic_punctuation_enabled bernilai false.
Apakah mode multi-ambang batas diaktifkan. Saat diaktifkan, ini mencegah segmen VAD menjadi terlalu panjang.Nilai default: false.heartbeatboolean(Opsional)Apakah paket heartbeat diaktifkan.Nilai default: false.
  • true: Menjaga koneksi ke server tetap aktif meskipun audio diam dikirim terus-menerus.
  • false (default): Meskipun audio diam dikirim terus-menerus, koneksi akan timeout dan ditutup setelah periode waktu tertentu.
Audio diam mengacu pada konten dalam file audio atau aliran data yang tidak mengandung sinyal suara. Anda dapat menghasilkan audio diam dengan beberapa cara, seperti menggunakan perangkat lunak pengedit audio seperti Audacity atau Adobe Audition, atau menggunakan alat command-line seperti FFmpeg.speech_noise_thresholdfloat(Opsional)Ambang batas untuk membedakan ucapan dari kebisingan, digunakan untuk menyesuaikan sensitivitas Voice Activity Detection (VAD).Nilai yang valid: [-1.0, 1.0].Deskripsi nilai:
  • Semakin dekat nilai ke -1: Ambang batas kebisingan menurun, sehingga kebisingan lebih mungkin dikenali sebagai ucapan, yang dapat menyebabkan lebih banyak kebisingan ditranskripsikan.
  • Semakin dekat nilai ke +1: Ambang batas kebisingan meningkat, sehingga ucapan lebih mungkin salah dianggap sebagai kebisingan, yang dapat menyebabkan sebagian ucapan difilter.
Ini adalah parameter konfigurasi lanjutan. Penyesuaian dapat berdampak signifikan pada hasil pengenalan. Rekomendasi:
  • Uji dan verifikasi hasil secara menyeluruh sebelum menyesuaikan.
  • Lakukan penyesuaian secara bertahap berdasarkan lingkungan audio aktual (langkah 0.1 direkomendasikan).
special_word_filter string(Opsional)Menentukan kata sensitif yang akan diproses selama pengenalan ucapan serta mendukung pengaturan metode pemrosesan berbeda untuk setiap kata sensitif. Untuk detailnya, lihat Penyaringan kata sensitif.
{
    "header": {
        "action": "run-task",
        "task_id": "2bf83b9a-baeb-4fda-8d9a-xxxxxxxxxxxx",
        "streaming": "duplex"
    },
    "payload": {
        "task_group": "audio",
        "task": "asr",
        "function": "recognition",
        "model": "fun-asr-realtime",
        "parameters": {
            "format": "pcm",
            "sample_rate": 16000
        },
        "input": {}
    }
}

continue-task

Memperbarui konteks percakapan selama eksekusi tugas untuk meningkatkan pengenalan. Kapan mengirim: Kirim selama eksekusi tugas saat Anda perlu memperbarui konteks percakapan.
Hanya model fun-asr-realtime, fun-asr-realtime-2025-11-07 yang mendukung event ini.
headerobject(Wajib)

Properti

actionstring(Wajib)Jenis perintah. Tetapkan ke continue-task.task_idstring(Wajib)ID tugas yang dihasilkan klien (dalam format UUID) harus sesuai dengan task_id dalam event run-task.streamingstring(Wajib)Tetapkan ke duplex.
payloadobject(Wajib)

Properti

inputobject(Wajib)Objek input.

Properti

context _array(object)_ (Opsional) Konteks percakapan yang meningkatkan akurasi pengenalan terhadap kosakata spesifik domain. Untuk detail penggunaan, lihat Quick start.
Batasan: Anda dapat memberikan maksimal 5 pesan konteks untuk setiap jenis (input_text dan text). Jika melebihi batas ini, hanya 5 pesan terbaru yang dipertahankan. Panjang total teks per giliran (panjang gabungan bidang text dari pesan user dan assistant) tidak boleh melebihi 400 karakter (dihitung per karakter, masing-masing karakter dihitung sebagai 1). Teks yang melebihi batas ini akan dipotong dari bagian akhir.
Saat menyediakan konteks, pesan dalam context harus mengikuti urutan tertentu. Pesan konteks harus diatur berdasarkan giliran percakapan, dan dalam setiap giliran pesan user (bertipe input_text) harus mendahului pesan assistant yang sesuai (bertipe text).
Propertiuser: Hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya atau daftar kata spesifik domain.assistant: Tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya.content array(object) (Wajib) Daftar isi pesan.input_text: Hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya atau daftar kata spesifik domain (digunakan saat role adalah user). Anda juga harus menyediakan bidang text.text: Tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya (digunakan saat role adalah assistant). Anda juga harus menyediakan bidang text.text string (Wajib) Isi teks. Saat type bernilai input_text, masukkan hasil pengenalan dari giliran ucapan pengguna sebelumnya atau daftar kata spesifik domain. Saat type bernilai text, masukkan tanggapan dari model bahasa besar pada giliran sebelumnya.
{
    "header": {
        "action": "continue-task",
        "task_id": "2bf83b9a-baeb-4fda-8d9a-xxxxxxxxxxxx",
        "streaming": "duplex"
    },
    "payload": {
        "input": {
            "context": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "input_text",
                            "text": "Hello there"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "Hello, I am Qwen. How can I help you?"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    }
}

finish-task

Memberi tahu server bahwa semua audio telah dikirim dan meminta untuk mengakhiri tugas. Kapan mengirim: Kirim setelah semua data audio dikirim. Event respons: Server mengembalikan event task-finished.
headerobject(Wajib)

Properti

actionstring(Wajib)Jenis perintah. Tetapkan ke finish-task.task_idstring(Wajib)ID tugas yang dihasilkan klien (format UUID) dan harus sesuai dengan task_id dalam event run-task.streamingstring(Wajib)Tetapkan ke duplex.
payloadobject(Wajib)

Properti

inputobject(Wajib)Tetapkan ke {}.
{
    "header": {
        "action": "finish-task",
        "task_id": "2bf83b9a-baeb-4fda-8d9a-xxxxxxxxxxxx",
        "streaming": "duplex"
    },
    "payload": {
        "input": {}
    }
}
Penggunaan API
Generasi teks
Pembuatan Gambar
  • FAQ
Video Generation
Model Dunia
Audio
  • Pembuatan audio
Real-time multimodal
Realtime API
Penyematan Teks
Lainnya Model
Toolkit/Framework
TokenPlan
Model production
Manajemen file
Penagihan
Manajemen Model
Lebih Banyak Tentang Model