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FunASR语音识别案例分享：语音搜索系统实现

1. 引言

随着智能语音技术的快速发展，语音识别在各类应用场景中扮演着越来越重要的角色。从智能客服到会议转录，再到语音搜索系统，高精度、低延迟的语音识别能力已成为提升用户体验的关键环节。

本文将围绕FunASR这一开源语音识别工具包，结合speech_ngram_lm_zh-cn模型进行二次开发，构建一个面向实际应用的语音搜索系统。该系统由开发者“科哥”基于 WebUI 架构实现，具备模型切换、实时录音、标点恢复、时间戳输出等实用功能，支持多格式音频上传与结果导出，适用于本地部署和远程访问。

本案例不仅展示了 FunASR 在中文语音识别任务中的强大能力，还提供了完整的工程化落地路径，帮助开发者快速搭建可运行的语音处理服务。

2. 系统架构与核心技术

2.1 FunASR 简介

FunASR 是阿里巴巴通义实验室推出的开源语音识别工具包，支持多种主流 ASR（Automatic Speech Recognition）模型，包括：

• Paraformer-Large：非自回归端到端模型，推理速度快、准确率高
• SenseVoice-Small：轻量级模型，适合资源受限环境下的快速响应
• 支持流式识别、VAD（Voice Activity Detection）、PUNC（标点恢复）等功能

其模块化设计使得模型替换、参数调优和功能扩展变得极为灵活，非常适合用于定制化语音搜索系统的构建。

2.2 核心模型选型分析

在本系统中，默认使用SenseVoice-Small模型以保证低延迟响应，同时提供Paraformer-Large作为高精度选项供用户按需选择。

2.3 关键技术组件

VAD（语音活动检测）

自动分割长音频为有效语音段，避免静音或噪声干扰识别结果。

PUNC（标点恢复）

在识别文本中自动添加逗号、句号等标点符号，显著提升可读性。

时间戳输出

为每个识别出的词或句子标注起止时间，便于后续生成字幕或定位关键片段。

多语言支持

支持zh（中文）、en（英文）、yue（粤语）、ja（日语）、ko（韩语）等多种语言，并可通过auto模式自动检测输入语言。

3. 语音搜索系统实现流程

3.1 环境准备与部署

系统基于 Python + Gradio 构建 WebUI 界面，部署步骤如下：

# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/koge/FunASR-WebUI.git cd FunASR-WebUI # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动服务 python app.main.py --host 0.0.0.0 --port 7860 --device cuda

启动成功后，可通过浏览器访问：

http://localhost:7860

或远程访问：

http://<服务器IP>:7860

注意：若服务器配备 GPU，建议使用--device cuda参数启用 GPU 加速；否则使用--device cpu。

3.2 功能配置详解

模型选择

用户可在左侧控制面板中自由切换模型： -Paraformer-Large：追求更高识别准确率 -SenseVoice-Small：优先考虑响应速度

设备模式

• CUDA：利用 NVIDIA 显卡加速推理，大幅缩短处理时间
• CPU：无显卡环境下兼容运行，但性能较低

功能开关

• ✅启用标点恢复 (PUNC)：使输出文本更接近自然语言表达
• ✅启用语音活动检测 (VAD)：自动切分语音段，提升识别效率
• ✅输出时间戳：用于生成 SRT 字幕或视频剪辑定位

3.3 两种识别方式对比

示例代码：Gradio 音频输入组件

import gradio as gr def recognize_audio(audio_file): # 调用 FunASR 进行识别 result = funasr_pipeline(audio_file) return result["text"] # 创建界面 with gr.Blocks() as demo: with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传音频") model_dropdown = gr.Dropdown( choices=["SenseVoice-Small", "Paraformer-Large"], value="SenseVoice-Small", label="选择模型" ) device_radio = gr.Radio(["cuda", "cpu"], label="设备") punc_checkbox = gr.Checkbox(True, label="启用标点恢复") vad_checkbox = gr.Checkbox(True, label="启用VAD") timestamp_checkbox = gr.Checkbox(False, label="输出时间戳") start_btn = gr.Button("开始识别") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="识别结果") json_output = gr.JSON(label="详细信息") srt_output = gr.File(label="下载SRT字幕") start_btn.click( fn=recognize_audio, inputs=audio_input, outputs=text_output ) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

上述代码展示了如何通过 Gradio 快速构建可视化界面，并集成 FunASR 的识别逻辑。

4. 结果处理与输出格式

识别完成后，系统会将结果保存至指定目录，并提供多种导出格式：

4.1 输出目录结构

每次识别生成独立的时间戳文件夹，确保数据隔离：

outputs/ └── outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # JSON 格式完整结果 ├── text_001.txt # 纯文本结果 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

4.2 输出格式说明

SRT 字幕示例

1 00:00:00,000 --> 00:00:02,500 你好 2 00:00:02,500 --> 00:00:05,000 欢迎使用语音识别系统

此格式可直接导入 Premiere、Final Cut Pro 或网页播放器中使用。

5. 性能优化与实践建议

5.1 提升识别准确率的策略

1. 音频预处理
2. 统一采样率为 16kHz
3. 使用降噪工具（如 RNNoise）去除背景噪音

4. 避免过低或过高音量

5. 合理设置参数

6. 对于专业演讲或访谈，推荐使用Paraformer-Large + PUNC + VAD

7. 对于日常对话或移动录音，可选用SenseVoice-Small保持流畅体验

8. 语言匹配

9. 中文普通话 →zh
10. 英文内容 →en
11. 混合语种 →auto自动检测

5.2 长音频处理技巧

对于超过 5 分钟的音频，建议采用以下方法：

• 分段上传：手动切割为多个小于 300 秒的片段
• 批处理脚本：编写自动化脚本循环调用 API 接口
• 后台队列机制：结合 Celery 或 Redis 实现异步任务调度

5.3 GPU 加速效果实测

可见，在具备 GPU 的环境中，开启 CUDA 可带来显著性能提升。

6. 常见问题与解决方案

6.1 识别不准确

可能原因及对策：

• ❌ 音频质量差 → 使用专业录音设备或后期降噪
• ❌ 语言设置错误 → 明确选择对应语言或启用auto
• ❌ 背景噪音大 → 启用 VAD 并配合前端降噪

6.2 识别速度慢

• 检查是否误用了 CPU 模式
• 尝试更换为SenseVoice-Small模型
• 分段处理超长音频

6.3 文件上传失败

• 确认文件格式是否受支持（推荐 WAV/MP3）
• 控制文件大小在 100MB 以内
• 检查网络连接稳定性

6.4 录音无声

• 浏览器需允许麦克风权限
• 操作系统检查麦克风驱动状态
• 调整系统录音音量

7. 总结

本文详细介绍了基于FunASR和speech_ngram_lm_zh-cn模型构建语音搜索系统的全过程。通过科哥开发的 WebUI 界面，实现了模型切换、实时录音、标点恢复、时间戳输出等核心功能，支持多格式音频输入与多样化结果导出，具备良好的实用性与扩展性。

该系统已在多个实际场景中验证其有效性，尤其适用于会议记录、教学转写、媒体字幕生成等任务。未来可进一步集成 NLP 模块，实现关键词提取、语义理解、智能问答等高级功能，打造完整的语音搜索闭环。

对于希望快速搭建本地语音识别服务的开发者而言，这一方案提供了开箱即用的参考模板，兼具灵活性与稳定性。

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