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零基础部署中文语音识别｜FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn实操指南

1. 引言

1.1 学习目标

本文旨在为零基础用户提供一套完整、可落地的中文语音识别系统部署方案，基于 FunASR 框架与speech_ngram_lm_zh-cn语言模型进行二次开发构建。通过本教程，您将掌握：

• 如何快速部署一个支持中文语音识别的 WebUI 系统
• 掌握音频上传、实时录音、结果导出等核心功能使用方法
• 理解关键参数配置对识别效果的影响
• 解决常见部署与使用问题

最终实现一键启动、浏览器访问、多格式输出的本地化语音转文字能力。

1.2 前置知识

本教程面向初学者设计，无需深度学习或语音处理背景，但建议具备以下基础：

• 基本 Linux 命令行操作能力
• Docker 容器技术基本概念（了解即可）
• 浏览器操作经验

所有步骤均提供详细命令和截图，确保可复现。

1.3 教程价值

相较于官方文档和其他碎片化教程，本文优势在于：

• 全流程闭环：从环境准备到结果导出完整覆盖
• 中文优化明确：聚焦speech_ngram_lm_zh-cn模型的实际应用
• WebUI 友好交互：采用图形界面降低使用门槛
• 问题预判丰富：整合高频报错及解决方案
• 输出多样化：支持文本、JSON、SRT 字幕等多种格式

适合教育、会议记录、内容创作等中文场景下的语音处理需求。

2. 环境准备与镜像部署

2.1 系统要求

注意：若使用 GPU 加速，需提前安装 NVIDIA 驱动和 nvidia-docker2。

2.2 安装 Docker 与 NVIDIA 支持（如适用）

# 更新系统包 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装 Docker sudo apt install docker.io -y sudo systemctl enable docker --now # 添加当前用户到 docker 组（避免每次使用 sudo） sudo usermod -aG docker $USER # 安装 nvidia-docker 支持（如有 GPU） distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update sudo apt install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker

2.3 拉取并运行 FunASR 镜像

根据提供的镜像信息，执行以下命令：

# 创建模型存储目录 mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models # 运行容器（CPU 版本） docker run -d \ --name funasr-webui \ -p 7860:7860 \ -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.10

若有 GPU，替换为 GPU 镜像：

bash docker run -d --gpus all ...

2.4 访问 WebUI 界面

启动成功后，在浏览器中打开：

http://localhost:7860

或远程访问：

http://<服务器IP>:7860

页面加载完成后，显示“FunASR 语音识别 WebUI”主界面即表示服务正常运行。

3. WebUI 功能详解与使用流程

3.1 界面布局概览

整个界面分为两个主要区域：

• 左侧控制面板：模型选择、设备设置、功能开关
• 右侧功能区：音频输入、识别按钮、结果展示

主要模块说明：

3.2 方式一：上传音频文件识别

步骤 1：准备音频文件

支持格式包括：

• WAV (.wav)
• MP3 (.mp3)
• M4A (.m4a)
• FLAC (.flac)
• OGG (.ogg)
• PCM (.pcm)

推荐参数： - 采样率：16kHz - 单声道（Mono） - 位深：16bit - 文件大小：< 100MB

可通过ffmpeg转换格式：

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

步骤 2：上传并配置参数

1. 点击"上传音频"按钮选择本地文件
2. 设置批量大小（秒）：默认 300 秒（5 分钟），最大支持 600 秒
3. 选择识别语言：
4. auto：自动检测（推荐用于混合语种）
5. zh：纯中文
6. en：英文
7. yue：粤语
8. ja：日语
9. ko：韩语

步骤 3：开始识别

点击"开始识别"按钮，系统将自动加载模型（首次需等待约 10–30 秒），随后显示识别进度。

步骤 4：查看识别结果

识别完成后，结果分三个标签页展示：

3.3 方式二：浏览器实时录音识别

步骤 1：授权麦克风权限

1. 点击"麦克风录音"按钮
2. 浏览器弹出权限请求 → 点击"允许"

若未弹出，请检查浏览器设置是否阻止了麦克风访问。

步骤 2：录制语音

• 对着麦克风清晰说话
• 点击"停止录音"结束录制

系统会自动播放录音片段以供确认。

步骤 3：启动识别

点击"开始识别"，流程同上传文件方式。

使用建议：

• 录音时保持安静环境
• 发音清晰、语速适中
• 避免过远距离拾音

4. 高级功能配置与优化技巧

4.1 模型选择策略

初次使用建议先试用 SenseVoice-Small 快速验证流程。

4.2 设备模式切换

系统启动时会自动检测 GPU 并默认选中 CUDA 模式。

4.3 功能开关详解

启用标点恢复 (PUNC)

• ✅ 开启后：自动添加逗号、句号等标点
• ❌ 关闭后：仅输出连续汉字
• 推荐开启：提升文本可读性

启用语音活动检测 (VAD)

• ✅ 开启后：自动切分语音段落，跳过静音部分
• ❌ 关闭后：整段处理，可能包含无效空白
• 推荐开启：尤其适用于长录音

输出时间戳

• ✅ 开启后：返回每个词语的起止时间
• 应用场景：
• 视频字幕生成
• 语音编辑定位
• 讲话内容回溯

4.4 批量大小调整建议

过大的批量可能导致内存溢出，建议单次不超过 10 分钟。

5. 结果导出与文件管理

5.1 导出格式说明

系统支持三种导出格式：

5.2 文件保存路径

所有输出文件统一保存在容器挂载目录下：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

示例结构：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # 完整识别结果 ├── text_001.txt # 纯文本摘要 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

可通过宿主机直接访问该目录进行批量管理。

6. 常见问题排查与解决方案

6.1 识别结果不准确

可能原因与对策：

提示：speech_ngram_lm_zh-cn模型针对普通话优化，方言识别效果有限。

6.2 识别速度慢

6.3 无法上传音频文件

6.4 录音无声或失败

6.5 乱码或异常字符

7. 总结

7.1 实践收获总结

通过本文实践，我们完成了从零搭建中文语音识别系统的全过程，掌握了以下核心技能：

• 成功部署基于 FunASR 的 WebUI 服务
• 熟练使用音频上传与实时录音两种识别方式
• 理解 Paraformer 与 SenseVoice 模型差异
• 掌握 PUNC、VAD、时间戳等关键功能配置
• 实现 TXT、JSON、SRT 多格式结果导出
• 具备常见问题的诊断与解决能力

特别是结合speech_ngram_lm_zh-cn语言模型，显著提升了中文语义连贯性和标点准确性，更适合本土化应用场景。

7.2 最佳实践建议

1. 优先使用 GPU 模式：大幅提升识别效率，尤其适合批量处理。
2. 固定使用 16kHz 音频：避免采样率不匹配导致的识别偏差。
3. 开启 VAD + PUNC：提高自动化程度和输出质量。
4. 定期备份 outputs 目录：防止容器重启导致数据丢失。
5. 长音频分段处理：单次不超过 5 分钟，保障稳定性。

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