В Amazon SageMaker JumpStart теперь доступны три новые модели распознавания речи и преобразования текста в речь

Проведено: 14 мая 2026 г.

Сегодня AWS объявляет о доступности моделей Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice, Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base и Qwen3-ASR-1.7B в Amazon SageMaker JumpStart, расширяя портфель базовых моделей, доступных клиентам AWS. Эти три модели от Qwen предоставляют передовые возможности синтеза и распознавания речи на более чем 10 языках, что позволяет клиентам создавать интеллектуальные голосовые приложения в инфраструктуре AWS.

Специализированные возможности этих моделей предназначены для решения различных корпоративных задач, связанных с речью и звуком.

Модель Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice отлично справляется с многоязычным преобразованием текста в речь с настраиваемыми стилями голоса, поддерживает 10 языков и позволяет с помощью инструкций управлять тембром, эмоциями и просодией. Она идеально подходит для разработки интерактивных голосовых приложений реального времени, виртуальных помощников для клиентов и рабочих процессов создания контента, требующих естественной, выразительной речи.

Модель Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base отлично справляется с многоязычным преобразованием текста в речь с 3-секундным клонированием голоса с аудиовхода. Она идеально подходит для создания собственных голосовых приложений, точной настройки синтеза речи в конкретных областях и сценариев, в которых разработчикам требуется гибкая базовая модель для генерации голоса.

Модель Qwen3-ASR-1.7B отлично справляется с автоматическим распознаванием речи, поддерживает 52 языка и диалекта и работает с высочайшей точностью в сложных акустических условиях. Она идеально подходит для сервисов транскрибирования, поддержки клиентов на разных языках, создания субтитров в реальном времени, а также для приложений, требующих надежной потоковой передачи и автономного преобразования речи в текст.

Используя SageMaker JumpStart, клиенты могут развернуть любую из этих моделей всего несколькими щелчками мыши для своих примеров использования искусственного интеллекта.

Чтобы начать работу с этими моделями, перейдите в раздел «Модели» в Студии SageMaker или используйте SageMaker Python SDK для развертывания моделей в своем аккаунте AWS. Дополнительную информацию о развертывании и использовании базовых моделей в SageMaker JumpStart см. в документации Amazon SageMaker JumpStart.