语音转文字（豆包语音 ASR）算子基于豆包语音识别能力，可将语音内容自动转写为文本，帮助用户快速完成音频内容的结构化处理。该算子适用于录音转写、语音内容检索、会议/课堂内容整理等场景，可降低人工听写与整理成本，提升语音数据的分析与利用效率。

算子 ID : las_asr

核心能力 #

• 接入火山引擎LAS ASR接口
• 支持自动断句、数字规整、说话人或通道分离（可选）
• 并发处理多个音频文件，提供结构化 JSON 与可读文本两种输出
• 适合转写最长2小时的录音文件，支持标点补全、智能断句、说话人分离等高级功能。

效果展示 #

支持的地域 #

• 北京：cn-beijing
• 上海：cn-shanghai

算子性能 #

输入要求 #

输出要求 #

• 计费标准

  细分项	计费标准说明
  计费项	基于输入音频的时长统计用量进行计费。
  计费类型	按量计费，单位：元/小时，按实际的计费用量每小时出账。计费精度：毫秒级精度，去尾
  单价	与选择使用的模型有关。

• 计费详情
  计费公式：总费用 = 单价 * 用量

  细分场景	单价
  模型：Seed-ASR 2.0	0.8 元/小时
  模型：Seed-ASR 1.0	2.3 元/小时

LAS 为您提供了“在线体验”的能力，并为您提供了一定的免费体验额度，您无需任何配置，即可在在线体验 LAS 算子的数据处理效果。

API 调用说明 #

• 本算子的 API 为异步任务接口，您需要通过 Submit 接口提交任务获得任务的 task_id，再通过 Poll 接口获取对应任务（task_id）运行状态，并获取算子处理结果。
• 注意，任务提交后，任务的 task_id 有效期为 1 天，超过 1 天后即无法通过此 task_id 来获取算子处理结果。

Submit #

接口说明 #

提交豆包语音 ASR 异步识别任务。单次任务仅支持传入 1 个音频文件；如需处理多个文件，请并发提交多个任务。

请求参数 #

返回数据 #

示例 #

请求示例

curl --location "https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/submit" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Authorization: Bearer ${LAS_API_KEY}" \
  --data @- <<EOF
{
  "operator_id": "las_asr",
  "operator_version": "v2",
  "data": {
    "resource": "bigasr",
    "audio": {
      "url": "https://${LAS_TOS_BUCKET}.tos-${LAS_REGION}.volces.com/operator_cards_serving/public/${LAS_ENVIRONMENT}/las_asr/badaling.wav",
      "format": "wav"
    },
    "request": {
      "model_name": "bigmodel",
      "model_version": "310",
      "show_utterances": true,
      "enable_channel_split": true
    }
  }
}
EOF

返回示例

{
    "metadata": {
        "task_id": "xxxxx123ef24ea40546c-las-asr",
        "task_status": "ACCEPTED",
        "business_code": "0",
        "error_msg": "",
        "request_id": "494022a8a0fc3eadb758cf8b0e8b20ef"
    }
}

错误码 #

Poll #

接口说明 #

通过 Submit 返回的任务 ID 查询任务状态和识别结果。

请求参数 #

返回数据 #

示例 #

请求示例

curl --location "https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/poll" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Authorization: Bearer ${LAS_API_KEY}" \
  --data @- <<EOF
{
  "operator_id": "las_asr",
  "operator_version": "v2",
  "task_id": "xxxxx123ef24ea40546c-las-asr"
}
EOF

返回示例

{
  "metadata": {
    "task_id": "xxxxx123ef24ea40546c-las-asr",
    "task_status": "COMPLETED",
    "submit_time": "2026-07-21T16:04:06+08:00",
    "end_time": "2026-07-21T16:04:10+08:00",
    "business_code": "0",
    "error_msg": "",
    "request_id": "d204c21f5c7c8f8cfeb85d211b9c20ac"
  },
  "data": {
    "audio_info": {
      "duration": 3575
    },
    "result": {
      "additions": {
        "duration": "3575"
      },
      "text": "参观八达岭长城。",
      "utterances": [
        {
          "additions": {
            "channel_id": "1"
          },
          "confidence": 0,
          "end_time": 2320,
          "start_time": 640,
          "text": "参观八达岭长城。",
          "words": [
            {"confidence": 0, "end_time": 920, "start_time": 640, "text": "参"},
            {"confidence": 0, "end_time": 1120, "start_time": 920, "text": "观"},
            {"confidence": 0, "end_time": 1440, "start_time": 1120, "text": "八"},
            {"confidence": 0, "end_time": 1680, "start_time": 1440, "text": "达"},
            {"confidence": 0, "end_time": 1880, "start_time": 1680, "text": "岭"},
            {"confidence": 0, "end_time": 2080, "start_time": 1880, "text": "长"},
            {"confidence": 0, "end_time": 2320, "start_time": 2080, "text": "城"}
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

错误码 #

参考 #

参考1：SensitiveWordsFilter 配置说明 #

sensitive_words_filter 的值必须先序列化为 JSON 字符串，支持的敏感词过滤方式如下。

配置示例如下。

{
  "sensitive_words_filter": "{\"system_reserved_filter\":true,\"filter_with_empty\":[\"删除词\"],\"filter_with_signed\":[\"替换词\"]}"
}

参考2：corpus 配置参考 #

热词模式示例：

{
  "corpus": {
    "context": "{\"hotwords\":[{\"word\":\"火山引擎\"},{\"word\":\"豆包语音\"}]}"
  }
}

对话上下文模式示例：

{
  "corpus": {
    "context": "{\"context_type\":\"dialog_ctx\",\"context_data\":[{\"text\":\"最新一轮对话\"},{\"text\":\"上一轮对话\"}]}"
  }
}

算子参数 #

输入 #

输出 #

参数 #

如参数没有默认值，则为必填参数

调用示例 #

下面的代码展示了如何使用 daft 运行算子将语音转换为文字。

from __future__ import annotations

import logging
import os

import daft
from daft import col
from daft.las.functions.audio.audio_asr_las import LasAsrPoller, LasAsrSubmitter
from daft.las.functions.udf import las_udf

def configure_logging():
    logging.basicConfig(
        level=logging.INFO,
        format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%s".format(),
    )
    logging.getLogger("tracing.span").setLevel(logging.WARNING)
    logging.getLogger("daft_io.stats").setLevel(logging.WARNING)
    logging.getLogger("DaftStatisticsManager").setLevel(logging.WARNING)
    logging.getLogger("DaftFlotillaScheduler").setLevel(logging.WARNING)
    logging.getLogger("DaftFlotillaDispatcher").setLevel(logging.WARNING)

configure_logging()

if __name__ == "__main__":
    # 需配置环境变量 LAS_API_KEY ： LAS_API_KEY 通过在 LAS 服务页面上创建获取
    las_api_key = os.getenv("LAS_API_KEY")
    endpoint = os.getenv("LAS_SERVICE_ENDPOINT", "https://operator.las.cn-beijing.volces.com")
    TOS_INPUT_DIR_URL = os.getenv("TOS_INPUT_DIR_URL", "las-cn-beijing-public-online.tos-cn-beijing.volces.com")
    samples = {"audio_path": [os.path.join(f"https://{TOS_INPUT_DIR_URL}", "public/shared_audio_dataset/参观八达岭长城。.wav")]}

    df = daft.from_pydict(samples)
    df = df.with_column(
        "task_id",
        las_udf(
            LasAsrSubmitter,
            construct_args={
                "api_key": las_api_key,
                "max_retries": 10,
                "endpoint": endpoint,
            },
            num_cpus=1,
            concurrency=1,
            batch_size=2,
        )(col("audio_path")),
    )

    df = df.with_column(
        "asr_result",
        las_udf(
            LasAsrPoller,
            construct_args={
                "api_key": las_api_key,
                "endpoint": endpoint,
            },
            num_cpus=1,
            concurrency=1,
            batch_size=2,
        )(col("audio_path"), col("task_id")),
    ).exclude("task_id")

    df = df.with_columns(
        {
            "asr_result_raw": col("asr_result")["asr_result_raw"],
            "asr_result_text": col("asr_result")["asr_result_text"],
            "failed_reason": col("asr_result")["failed_reason"],
        }
    ).exclude("asr_result")

    df.show()
    # ╭────────────────────────────────┬────────────────────────────────┬──────────────────┬───────────────╮
    # │ audio_path                     ┆ asr_result_raw                 ┆ asr_result_text  ┆ failed_reason │
    # │ ---                            ┆ ---                            ┆ ---              ┆ ---           │
    # │ String                         ┆ String                         ┆ String           ┆ String        │
    # ╞════════════════════════════════╪════════════════════════════════╪══════════════════╪═══════════════╡
    # │ https://las-cn-beijing-public… ┆ {"additions": {"duration": "3… ┆ 参观八达岭长城。    ┆ None          │
    # ╰────────────────────────────────┴────────────────────────────────┴──────────────────┴───────────────╯