# 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：

```text
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：

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

## 3. 关键技术确认

当前 Round 4 基线使用：

```text
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`：

```go
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：

```text
libonnxruntime.1.23.2.dylib
```

升级为：

```text
libonnxruntime.1.24.4.dylib
```

构建脚本必须同步调整。

## 4. 本轮模型

模型包：

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

下载 URL：

```text
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：

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

Required files：

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

tokenizer 目录至少需要：

```text
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`