Round 5：Qwen3-ASR 中文高级模型

状态：研发实现完成，待真实 Qwen3-ASR QA
所属子项目：02-P-NBL
Round：Round 5
基线版本：2.1.22 build20260603.1608
基线 commit：a19e8d9
工作分支：codex/round5-qwen3-asr-chinese
日期：2026-06-03

1. 本轮目标

Round 5 的目标是让中文用户可以主动选择 Qwen3-ASR 高级中文/多语言模型：

Chinese effective language -> SenseVoice 默认模型
Chinese 用户主动选择 -> Qwen3-ASR 高级模型

SenseVoice 必须保留：

Qwen3-ASR 下载/初始化失败 -> SenseVoice 继续可用
用户切回默认模型 -> SenseVoice

2. 本轮文档

• prd.md：产品需求和验收边界
• engineering-tasks.md：研发任务拆解
• qa-test-plan.md：QA 测试计划
• todo-list.md：本轮执行 Todo
• dev-check-report.md：研发自查报告
• qa-handoff.md：QA 交接说明
• qa-report.md：QA 执行报告

3. 关键技术确认

当前 Round 4 基线使用：

github.com/k2-fsa/sherpa-onnx-go* v1.12.24

该版本没有 OfflineQwen3ASRModelConfig。Round 5 必须先升级 sherpa-onnx Go/macOS 依赖。

已核对 v1.13.2：

config.ModelConfig.Qwen3ASR.ConvFrontend
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Encoder
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Decoder
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Tokenizer
config.ModelConfig.Qwen3ASR.MaxTotalLen
config.ModelConfig.Qwen3ASR.MaxNewTokens
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Temperature
config.ModelConfig.Qwen3ASR.TopP
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Seed
config.ModelConfig.Qwen3ASR.Hotwords

同时 macOS dylib 从：

libonnxruntime.1.23.2.dylib

升级为：

libonnxruntime.1.24.4.dylib

构建脚本必须同步调整。

4. 本轮模型

模型包：

sherpa-onnx-qwen3-asr-0.6B-int8-2026-03-25

下载 URL：

https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/asr-models/sherpa-onnx-qwen3-asr-0.6B-int8-2026-03-25.tar.bz2

HTTP HEAD 已确认：

content-length: 878702423 bytes
last-modified: 2026-04-07 09:52:52 GMT

Required files：

conv_frontend.onnx
encoder.int8.onnx
decoder.int8.onnx
tokenizer/

tokenizer 目录至少需要：

tokenizer/merges.txt
tokenizer/vocab.json

5. 资料依据

• sherpa-onnx Qwen3-ASR 文档：https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/qwen3-asr/pretrained.html
• sherpa-onnx model asset：https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/asr-models/sherpa-onnx-qwen3-asr-0.6B-int8-2026-03-25.tar.bz2
• sherpa-onnx Go/macOS module：github.com/k2-fsa/sherpa-onnx-go* v1.13.2