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FunASR语音识别WebUI使用教程：支持多语言与实时录音

1. 引言

随着语音交互技术的快速发展，自动语音识别（ASR）在智能客服、会议记录、字幕生成等场景中发挥着越来越重要的作用。FunASR 是一个开源的语音识别工具包，由阿里巴巴通义实验室推出，具备高精度、低延迟和良好的可扩展性。本文介绍的FunASR 语音识别 WebUI是基于speech_ngram_lm_zh-cn模型二次开发的图形化界面系统，由开发者“科哥”打造，旨在降低使用门槛，让非专业用户也能轻松完成语音转文字任务。

该 WebUI 支持多语言识别（包括中文、英文、粤语、日语、韩语）、实时浏览器录音、标点恢复、时间戳输出，并提供多种结果导出格式（TXT、JSON、SRT），适用于教育、媒体、办公等多个领域。

本教程将带你全面了解 FunASR WebUI 的功能特性、操作流程及常见问题解决方案，帮助你快速上手并高效应用。

2. 系统架构与核心特性

2.1 技术背景与设计目标

FunASR 原生以命令行方式运行，对普通用户存在一定的学习成本。为此，本项目通过 Gradio 构建了可视化前端界面，封装底层调用逻辑，实现“开箱即用”的体验。系统基于 Paraformer 和 SenseVoice 等先进模型构建，在保证识别准确率的同时兼顾推理速度。

主要设计目标包括： -易用性：无需编写代码，点击即可完成识别 -多语言支持：覆盖主流语种，满足国际化需求 -实时性：支持浏览器内直接录音并即时处理 -结构化输出：支持带时间戳的结果导出，便于后期编辑

2.2 核心组件解析

所有识别任务均在本地或私有服务器运行，保障数据隐私安全。

3. 快速开始与环境访问

3.1 启动服务

确保已正确部署 FunASR WebUI 项目后，启动服务：

python app.main.py --port 7860 --device cuda

成功启动后，终端会显示类似提示：

Running on local URL: http://localhost:7860 Running on public URL: http://<your-ip>:7860

3.2 访问地址

在浏览器中打开以下任一地址：

http://localhost:7860

或从远程设备访问：

http://<服务器IP>:7860

注意：若无法访问，请检查防火墙设置是否开放 7860 端口，以及服务是否绑定到0.0.0.0。

4. 界面详解与功能配置

4.1 头部区域

页面顶部展示基本信息： -标题：FunASR 语音识别 WebUI -描述：基于 FunASR 的中文语音识别系统 -版权信息：webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415

此部分为固定信息，不可修改。

4.2 控制面板（左侧）

4.2.1 模型选择

提供两种预置模型供切换：

• Paraformer-Large：精度更高，适合高质量录音或正式文档生成
• SenseVoice-Small：速度快，资源占用低，适合日常对话或移动端适配

默认选中 SenseVoice-Small，可根据实际需求手动切换。

4.2.2 设备选择

• CUDA：启用 GPU 加速，显著提升识别速度（需 NVIDIA 显卡 + CUDA 驱动）
• CPU：通用模式，兼容无独立显卡设备，但处理较慢

系统启动时会自动检测可用设备并推荐最优选项。

4.2.3 功能开关

三项关键增强功能可自由启停：

• ✅启用标点恢复 (PUNC)：为输出文本自动补全句号、逗号等，提升可读性
• ✅启用语音活动检测 (VAD)：仅识别有效语音片段，避免空白干扰
• ✅输出时间戳：返回每个词或句子的时间区间，用于字幕同步

建议多数场景下保持三项全开。

4.2.4 模型状态与操作按钮

• 模型状态指示灯：
• ✓ 绿色勾选：模型已加载
• ✗ 红叉：未加载或加载失败
• 操作按钮：
• 加载模型：手动触发模型初始化或重新加载
• 刷新：更新当前状态显示

5. 使用流程详解

5.1 方式一：上传音频文件识别

5.1.1 支持格式与推荐参数

支持的音频格式如下表所示：

建议：统一转换为 16kHz 单声道 WAV 文件以获得最佳识别效果。

5.1.2 操作步骤

1. 在主界面点击"上传音频"区域
2. 选择本地音频文件（支持拖拽）
3. 等待上传完成（进度条显示）
4. 设置识别参数：
5. 批量大小（秒）：默认 300 秒（5 分钟），最大支持 600 秒
6. 识别语言：支持auto,zh,en,yue,ja,ko
7. 点击"开始识别"按钮

5.1.3 查看识别结果

识别完成后，结果分为三个标签页展示：

• 文本结果：纯文本内容，支持一键复制
• 详细信息：JSON 结构化数据，含置信度、时间戳等字段
• 时间戳：按[序号] 开始-结束(时长)格式列出每段语音

示例输出：

[001] 0.000s - 1.200s (时长: 1.200s) [002] 1.200s - 3.500s (时长: 2.300s)

5.2 方式二：浏览器实时录音

5.2.1 录音准备

1. 点击"麦克风录音"按钮
2. 浏览器弹出权限请求 → 点击"允许"
3. 确保系统麦克风工作正常

若未出现权限提示，请检查浏览器设置中是否禁用了麦克风。

5.2.2 录音与识别

1. 对着麦克风清晰讲话
2. 点击"停止录音"结束录制
3. 系统自动保存为临时 WAV 文件
4. 点击"开始识别"进行处理

该方式适合会议摘要、口头笔记等轻量级场景。

6. 结果导出与文件管理

6.1 下载选项说明

识别完成后，可通过三个按钮下载不同格式的结果：

所有文件打包在一个目录中，命名规则为outputs_YYYYMMDDHHMMSS。

6.2 输出目录结构

每次识别生成独立文件夹，例如：

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

提示：建议定期清理旧输出目录以节省磁盘空间。

7. 高级功能与优化建议

7.1 批量大小调整策略

• 小批量（60–120秒）：适合内存较小设备，减少OOM风险
• 中等批量（300秒）：平衡性能与效率，默认推荐值
• 大批量（600秒）：适合高性能GPU服务器处理长节目

注意：过大的批处理可能导致显存溢出，建议分段处理超长音频。

7.2 语言识别最佳实践

选择特定语言比auto更精准，尤其在口音复杂或背景噪声大时。

7.3 时间戳应用场景

启用时间戳后，可用于： - 制作视频字幕（SRT 文件） - 快速定位音频中的关键词位置 - 自动生成会议纪要时间节点 - 配合剪辑软件进行精确剪切

8. 常见问题与解决方案

8.1 Q1：识别结果不准确怎么办？

可能原因与对策：

1. 语言设置错误→ 检查并更正识别语言
2. 音频质量差→ 使用降噪工具预处理（如 Audacity）
3. 发音模糊或语速过快→ 适当放慢语速，清晰吐字
4. 背景噪音大→ 更换安静环境或使用指向性麦克风

8.2 Q2：识别速度慢如何优化？

8.3 Q3：无法上传音频文件？

请依次排查： - 文件格式是否在支持列表中（优先使用 WAV/MP3） - 文件大小是否超过 100MB 限制 - 浏览器是否为最新版 Chrome/Firefox - 是否存在网络中断或上传超时

8.4 Q4：录音无声或失败？

• 确认浏览器已授权麦克风权限
• 检查操作系统音频设置中麦克风是否启用
• 尝试更换其他浏览器测试
• 查看控制台是否有 JavaScript 错误日志

8.5 Q5：输出包含乱码？

• 确保音频为标准编码格式（避免特殊编码 PCM）
• 检查语言选择是否匹配实际内容
• 尝试重新导出为 UTF-8 编码的 TXT 文件

8.6 Q6：如何进一步提升识别准确率？

综合建议：1. 使用 16kHz 单声道 WAV 音频 2. 保持录音环境安静，避免回声 3. 发音清晰，避免吞音或连读 4. 合理选择模型与语言模式 5. 启用 PUNC 和 VAD 提升后处理质量

9. 退出与维护

9.1 停止服务

在运行终端中按下：

Ctrl + C

或执行命令强制终止：

pkill -f "python.*app.main"

9.2 快捷键汇总

10. 总结

FunASR 语音识别 WebUI 是一款功能强大且易于使用的本地化语音转文字工具。它基于先进的 Paraformer 和 SenseVoice 模型，结合 Gradio 实现了友好的图形界面，支持多语言识别、实时录音、标点恢复和时间戳输出，极大提升了语音处理的工作效率。

通过本文的系统讲解，你应该已经掌握了： - 如何访问和启动 WebUI 服务 - 两种识别方式（上传文件 vs 实时录音）的操作流程 - 关键参数配置技巧（模型、设备、语言、功能开关） - 结果导出与文件管理方法 - 常见问题的诊断与解决思路

无论是用于会议记录、教学辅助还是内容创作，这套工具都能为你提供稳定可靠的语音识别能力。

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