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哈尔滨工业大学毕业设计：多位同学选择Fun-ASR课题

在人工智能技术深度渗透各行各业的今天，语音识别早已不再是实验室里的概念，而是实实在在落地于智能客服、会议纪要生成、无障碍通信等日常场景中的关键能力。尤其随着大模型技术的突破，传统依赖多模块串联的ASR系统正被端到端架构逐步取代——更准、更快、更易用，成为新一代语音识别系统的代名词。

正是在这一背景下，哈尔滨工业大学多位本科生不约而同地将毕业设计聚焦于一个国产开源项目：Fun-ASR。这个由钉钉与通义实验室联合推出的语音大模型系列，凭借其高精度、轻量化和配套完善的WebUI系统，不仅吸引了工程团队的关注，也成为了高校学生开展AI实践的理想载体。

为什么是Fun-ASR？它到底解决了哪些实际问题？背后的技术逻辑又是怎样的？更重要的是，学生们如何借助这样一个“开箱即用”的平台，完成从理论理解到工程实现的跨越？

Fun-ASR的核心定位很清晰：让高质量语音识别不再局限于拥有强大算力和算法背景的专业团队。当前主流版本为Fun-ASR-Nano-2512，属于轻量级但性能出色的模型变体，专为本地部署和边缘计算优化。这意味着哪怕是一台搭载RTX 3060的普通工作站，也能流畅运行该模型，实现实时转写（接近1x RTF），远超传统HMM-GMM系统的处理效率。

它的技术路径走的是典型的端到端路线，基于Transformer或Conformer结构构建声学模型，直接将输入音频映射为文本输出。整个流程可以分为四个阶段：

首先是前端特征提取。原始音频经过预加重、分帧、加窗后，被转换成梅尔频谱图（Mel-spectrogram），这是神经网络能够“读懂”的声音表示方式。接着进入声学模型推理阶段，模型会逐帧预测出音素或子词单元的概率分布。然后通过束搜索（Beam Search）结合语言模型进行解码，生成最可能的语义序列。最后一步是后处理，启用ITN（逆文本归一化）功能，把口语表达自动标准化——比如“二零二五年”变成“2025年”，“一百块”转为“100元”。

这套流程听起来并不新鲜，但它真正打动开发者的地方在于集成度。以往要搭建类似的系统，需要分别训练/调用声学模型、语言模型、解码器等多个组件，维护成本极高。而Fun-ASR把这些都封装在一个模型文件中，只需几行代码即可加载运行。

from funasr import AutoModel model = AutoModel( model="Fun-ASR-Nano-2512", device="cuda:0" ) res = model.generate( audio_in="test.wav", hotwords="营业时间 客服电话", itn=True ) print(res["itn_text"]) # 输出：今天营业时间是早上9:00到晚上18:00

这段看似简单的调用背后，其实隐藏着强大的工程抽象能力。device参数支持"cuda"、"cpu"和 Mac 上的"mps"，适配不同硬件环境；hotwords允许注入关键词，在医疗、金融等专业领域显著提升术语召回率；itn=True则确保输出结果符合书面规范，省去后续人工整理的成本。

更重要的是，这种接口设计极大降低了学习门槛。对于本科生而言，不需要深入掌握注意力机制的具体实现，也能快速上手并应用于真实任务，比如会议录音分析、课堂讲义转写等。

如果说Fun-ASR模型本身提供了“引擎”，那么Fun-ASR WebUI就是那辆开起来顺手的“整车”。这个由社区开发者“科哥”主导构建的图形化平台，彻底改变了语音识别工具的传统使用模式——不再需要敲命令行、写脚本、查日志，只要打开浏览器，就能完成全套操作。

其架构采用标准的前后端分离模式：

• 前端基于Gradio这类低代码框架搭建，界面简洁直观；
• 后端使用FastAPI暴露RESTful接口，负责调度模型执行；
• 数据存储依托SQLite轻量数据库，记录所有识别历史；
• 文件管理则通过本地目录（如uploads/）实现上传与导出。

用户访问http://localhost:7860即可进入系统，拖拽音频文件、点击识别按钮、查看结果、导出文本——整个过程无需任何编程基础。这使得它特别适合教学实验场景，也让非计算机专业的学生能轻松参与跨学科项目。

WebUI的功能覆盖非常全面：

• 单文件识别：支持WAV、MP3、M4A、FLAC等多种格式；
• 实时流式识别：结合VAD（语音活动检测）实现模拟实时听写；
• 批量处理：一次性上传多个文件，自动顺序处理并显示进度条；
• 参数可配置：自由选择语言、添加热词、开关ITN；
• 历史管理：自动保存最近100条记录，支持搜索、查看详情、删除或清空。

其中，VAD模块尤为实用。它可以自动切分长音频中的有效语音段，过滤静音和噪声区间，并返回每段的起止时间戳。这对于处理会议录音、访谈素材极为重要——既避免了无效片段干扰识别质量，也为后续剪辑或分段标注提供了结构化数据。

@app.post("/transcribe") async def transcribe(audio: UploadFile = File(...), lang="zh", hotwords="", itn=True): file_path = f"uploads/{audio.filename}" with open(file_path, "wb") as f: f.write(await audio.read()) result = model.generate( audio_in=file_path, language=lang, hotwords=hotwords if hotwords else None, itn=itn ) conn = sqlite3.connect("data/history.db") conn.execute(""" INSERT INTO records (filename, text, itn_text, lang, timestamp) VALUES (?, ?, ?, ?, datetime('now')) """, (audio.filename, result["text"], result.get("itn_text", ""), lang)) conn.commit() conn.close() return {"text": result["text"], "itn_text": result.get("itn_text", "")}

上述后端核心逻辑仅百余行代码，却完整实现了文件接收、模型调用、结果存储三大功能。结构清晰、扩展性强，非常适合学生在此基础上做二次开发。有人增加了SRT字幕导出功能，有人接入企业微信实现识别完成通知，还有人尝试加入权限控制模块，模拟小型团队协作场景。

这套系统的典型应用流程也很直观。以某位同学处理学术研讨会录音为例：

他首先将三段总计约90分钟的MP3文件拖入【批量处理】模块，统一设置目标语言为“中文”，开启ITN，并添加一组热词：“Transformer、自监督学习、Few-shot、Qwen-Audio”。系统随即开始逐个识别，界面上实时刷新当前进度与已完成条目。

由于启用了VAD，原本夹杂大量翻页声、咳嗽声的录音被智能分割成若干语音片段，每个片段独立识别后再拼接成完整文本。最终输出的结果不仅准确率高，而且数字、单位均已规范化，例如“我们用了三千二百个样本”被自动修正为“我们用了3200个样本”。

更关键的是，所有记录都被存入本地数据库，后续可通过关键词检索快速定位内容。当他需要撰写论文综述时，只需搜索“few-shot”，就能找到相关讨论片段，大大提升了信息提取效率。

这样的案例并非孤例。另一位同学将其用于方言辅助教学项目，通过持续添加地方性词汇作为热词，成功提升了模型对吴语口音普通话的识别能力；还有一位医学生尝试用它转录门诊对话，结合ITN规则定制，将“吃两粒”自动转换为“口服2片”，初步验证了临床文书自动化生成的可能性。

这些实践反映出一个趋势：今天的AI工具已经足够成熟，可以让本科生在有限时间内完成具有现实意义的创新应用。他们不必从零造轮子，而是站在已有成果之上，专注于解决特定场景下的具体问题。

当然，好用不代表没有挑战。在实际使用中，学生们也总结出一些值得注意的经验：

硬件方面，虽然CPU模式可用，但识别速度明显下降，大约只有0.5x实时，处理长音频体验较差。推荐至少配备NVIDIA GPU（如RTX 3060及以上）以获得流畅体验。Mac用户可启用MPS后端利用Apple Silicon加速，效果接近中端独显。

内存管理是另一个痛点。大批量处理时容易出现CUDA Out of Memory错误。建议单次上传不超过50个文件，或定期点击【清理GPU缓存】释放资源。长时间运行服务后重启进程也是有效的缓解手段。

音频质量直接影响识别效果。尽管Fun-ASR具备一定抗噪能力，但在嘈杂环境中仍可能出现漏识。建议优先使用高质量录音设备，必要时先做降噪预处理。格式上推荐WAV（PCM编码），避免MP3压缩带来的失真。

安全与隐私是该项目的一大优势。所有数据均保留在本地，不上传任何云端服务器，适用于涉密单位、医疗机构或法律行业。这也让它成为某些敏感场景下唯一可行的选择。

从技术角度看，Fun-ASR代表了一种新的AI落地范式：轻量化大模型 + 图形化交互 + 本地化部署。它不再追求参数规模的极致膨胀，而是强调实用性、可及性和工程友好性。这种思路恰恰契合教育、科研和中小企业的需求——不需要百万级预算，也能享受到前沿AI能力。

而对于哈工大的这些毕业生来说，参与Fun-ASR相关课题的意义远不止完成一篇论文。他们在实践中掌握了模型部署、接口调用、前后端联调、性能调优等一系列真实工程项目所需的技能。更重要的是，他们学会了如何在一个已有系统的基础上发现问题、提出改进、验证效果——这才是工程师思维的核心。

未来，随着更多类似项目的涌现，我们有理由相信，AI技术将进一步下沉，真正走向“平民化”。而像Fun-ASR这样的开源工具，正在成为连接学术研究与产业应用的重要桥梁。哈工大学生的选择，不只是一个个毕业设计题目，更是这一变革浪潮中的生动注脚。