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支持实时录音与多格式导出｜科哥定制版FunASR语音识别方案

1. 背景与核心价值

在语音交互、会议记录、视频字幕生成等场景中，高效准确的语音识别系统已成为关键基础设施。传统的ASR（自动语音识别）工具往往部署复杂、功能单一，难以满足开发者对灵活性和易用性的双重需求。

科哥基于开源项目FunASR深度二次开发，推出定制化语音识别WebUI解决方案 ——FunASR 语音识别基于speech_ngram_lm_zh-cn 二次开发构建by科哥。该方案不仅保留了原生FunASR的强大识别能力，还通过图形化界面、实时录音支持、多格式结果导出等功能，显著降低了使用门槛。

本镜像的核心优势包括：

• ✅ 支持浏览器端实时麦克风录音
• ✅ 提供直观的WebUI操作界面
• ✅ 输出支持.txt、.json、.srt三种常用格式
• ✅ 内置中文语言模型优化，提升普通话识别准确率
• ✅ 兼容多种音频格式：WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、PCM

适用于教育、媒体、客服、会议纪要等多个实际应用场景，真正实现“开箱即用”。

2. 系统架构与技术选型

2.1 整体架构设计

该定制版采用前后端分离架构，整体运行流程如下：

[用户] ↓ (HTTP/WebSocket) [WebUI前端] → [Python后端服务] → [FunASR推理引擎] ↓ [Paraformer/SenseVoice模型]

• 前端：Gradio构建的响应式Web界面，支持文件上传与浏览器录音
• 后端：Flask + FunASR SDK集成，处理音频输入、调用模型、返回结构化结果
• 模型层：
  • 主识别模型：Paraformer-Large或SenseVoice-Small
  • 辅助模块：VAD（语音活动检测）、PUNC（标点恢复）、N-gram LM（语言模型增强）

2.2 关键技术组件解析

Paraformer-Large 模型

• 基于非自回归架构，兼顾高精度与较快推理速度
• 支持中文、英文、粤语、日语、韩语多语言识别
• 配合 VAD 实现分段识别，适合长音频处理

SenseVoice-Small 模型

• 轻量化模型，专为低延迟场景设计
• 推理速度快，适合实时性要求高的应用
• 默认启用，平衡性能与资源消耗

speech_ngram_lm_zh-cn 语言模型

• 在原始声学模型基础上叠加中文N-Gram语言模型
• 显著提升常见词汇、专业术语的识别准确率
• 特别适用于固定领域或行业术语较多的语音内容

2.3 设备适配策略

系统启动时会自动检测CUDA可用性，并默认选择最优设备。用户也可手动切换以适应不同部署环境。

3. 功能实践与使用指南

3.1 快速部署与访问

启动命令示例（Docker方式）

docker run -p 7860:7860 --gpus all \ -v ./outputs:/app/outputs \ your-image-name:latest

注：若未安装GPU驱动，请移除--gpus all参数并确保使用CPU版本镜像。

访问地址

启动成功后，在浏览器中打开：

http://localhost:7860

远程服务器可替换为<服务器IP>:7860

3.2 文件上传识别全流程

步骤一：准备音频文件

支持格式：

• WAV (.wav) —— 推荐用于高质量录音
• MP3 (.mp3) —— 通用压缩格式
• M4A (.m4a) —— 苹果设备常用
• FLAC (.flac) —— 无损压缩
• OGG (.ogg) —— 开源容器格式
• PCM (.pcm) —— 原始音频流

采样率建议统一为16kHz，以获得最佳识别效果。

步骤二：上传与参数设置

1. 点击“上传音频”按钮选择本地文件
2. 设置识别参数：
   • 批量大小（秒）：控制每次处理的音频长度，默认300秒（5分钟）
   • 识别语言：推荐使用auto自动检测，或根据内容指定zh（中文）、en（英文）等

步骤三：开始识别

点击“开始识别”，系统将依次执行：

1. 音频解码 → 2. VAD分割语音段 → 3. ASR模型推理 → 4. PUNC添加标点 → 5. 结果整合输出

识别完成后，结果将展示在下方三个标签页中。

3.3 浏览器实时录音功能详解

实现原理

利用浏览器Web Audio API捕获麦克风输入，通过MediaRecorder API编码为 WAV 格式，再直接提交至后端进行识别。

操作步骤

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. 开始说话，录音波形实时显示
4. 点击“停止录音”结束录制
5. 点击“开始识别”获取转录文本

⚠️ 注意事项：

• 需使用 HTTPS 或localhost才能获取麦克风权限
• 录音质量受环境噪音影响较大，建议在安静环境下使用

3.4 多格式结果导出机制

识别完成后，可通过三个按钮下载不同格式的结果：

所有输出文件自动保存至：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

目录命名包含时间戳，避免覆盖历史记录。

SRT字幕生成逻辑

系统根据时间戳信息自动生成标准SRT格式：

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

每条字幕片段最大持续时间为3秒，保证阅读舒适性。

3.5 核心代码实现片段

以下是实现音频上传与识别的关键后端逻辑（Python）：

@app.route('/transcribe', methods=['POST']) def transcribe(): if 'audio' not in request.files: return jsonify({'error': 'No audio file uploaded'}), 400 audio_file = request.files['audio'] language = request.form.get('language', 'auto') batch_size = int(request.form.get('batch_size', 300)) # 临时保存音频 temp_path = f"/tmp/{uuid.uuid4().hex}.wav" audio_file.save(temp_path) # 调用FunASR进行识别 try: result = funasr_model.transcribe( audio_path=temp_path, lang=language, batch_duration=batch_size, enable_punc=True, enable_timestamp=True ) # 构建输出路径 output_dir = f"outputs/outputs_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 保存多种格式 save_as_txt(result['text'], f"{output_dir}/text.txt") save_as_json(result, f"{output_dir}/result.json") save_as_srt(result['segments'], f"{output_dir}/subtitle.srt") return jsonify({ 'text': result['text'], 'segments': result['segments'], 'download_dir': output_dir }) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500

上述代码实现了从接收文件到模型调用再到多格式输出的完整链路，具备良好的错误处理和可扩展性。

4. 性能优化与问题排查

4.1 提升识别准确率的实用技巧

4.2 常见问题及解决方案

Q1：识别结果不准确？

• ✅ 检查是否启用了PUNC和VAD
• ✅ 确认音频采样率为16kHz
• ✅ 尝试更换为Paraformer-Large模型
• ✅ 若有专业词汇，考虑加入热词（hotwords.txt）

Q2：识别速度慢？

• ✅ 查看是否误用了CPU模式（应优先使用CUDA）
• ✅ 对于长音频，减小“批量大小”以降低内存压力
• ✅ 切换至SenseVoice-Small模型测试性能差异

Q3：无法录音或无声音？

• ✅ 浏览器地址栏检查麦克风权限（锁图标 → 允许）
• ✅ 测试系统自带录音工具确认硬件正常
• ✅ 检查操作系统音频设置中麦克风是否被静音

Q4：上传失败或文件不支持？

• ✅ 确保文件格式在支持列表内（WAV/MP3/M4A/FLAC/OGG/PCM）
• ✅ 单个文件建议小于100MB
• ✅ 转换工具推荐：FFmpeg命令行

  ffmpeg -i input.mp4 -ar 16000 -ac 1 output.wav

4.3 日志监控与调试建议

查看服务运行日志定位问题：

docker logs <container_id>

重点关注以下关键词：

• Model loaded successfully—— 模型加载成功
• VAD detected speech segment—— 语音段落检测
• Transcription completed—— 识别完成
• Error:/Exception:—— 错误信息

对于频繁出错的情况，建议开启详细日志模式并在反馈时附带时间戳和操作步骤。

5. 总结

科哥定制版FunASR语音识别方案通过深度整合Paraformer/SenseVoice模型与Gradio WebUI，打造了一套兼具专业性与易用性的中文语音识别系统。其核心亮点在于：

1. 全流程可视化操作：无需编写代码即可完成上传、识别、导出全过程；
2. 双模识别支持：大模型保精度，小模型保速度，灵活应对不同场景；
3. 多格式结果输出：.txt、.json、.srt满足文档、程序、视频三大用途；
4. 实时录音能力：打破文件依赖，实现“说即所得”的交互体验；
5. 可持续扩展架构：基于Docker容器化部署，便于集成至更大系统。

无论是个人用户做笔记整理，还是企业级应用做语音分析，这套方案都能提供稳定可靠的底层支持。

未来可进一步拓展方向包括：

• 支持更多语言模型微调
• 增加 speaker diarization（说话人分离）
• 集成语音翻译功能
• 提供API接口供第三方调用

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