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手把手部署支持标点恢复的FunASR语音识别服务

1. 引言

1.1 业务场景描述

在智能客服、会议记录、视频字幕生成等实际应用中，语音识别（ASR）已成为不可或缺的技术环节。然而，原始的语音转文字结果往往缺乏标点符号，导致语义不清晰、阅读困难。为解决这一问题，基于 FunASR 框架并集成speech_ngram_lm_zh-cn语言模型的二次开发版本应运而生。

本镜像由开发者“科哥”基于官方 FunASR 进行深度优化，重点增强了中文标点恢复能力，显著提升了识别文本的可读性和实用性。通过 WebUI 界面提供直观操作，支持文件上传与实时录音两种识别方式，适用于多种工程落地场景。

1.2 痛点分析

传统 ASR 系统输出通常为连续无标点文本，例如：

今天天气很好我们去公园散步

此类结果需人工后期添加句号、逗号等，耗时且易出错。尤其在长语音转录任务中，效率低下成为主要瓶颈。

现有开源方案中，多数未默认集成高精度标点预测模块，或配置复杂、依赖繁多，难以快速部署使用。

1.3 方案预告

本文将详细介绍如何从零开始部署该定制化 FunASR 镜像，涵盖环境准备、容器启动、参数配置、功能测试及常见问题处理，确保读者能够在本地或服务器环境中快速搭建一个支持标点恢复、具备 Web 交互界面、可导出多格式结果的完整语音识别服务。

2. 环境准备与镜像拉取

2.1 前置条件

操作系统：Linux / Windows WSL2 / macOS
已安装 Docker（建议版本 ≥ 20.10）
至少 8GB 内存（推荐 16GB 以上）
GPU（可选）：若使用 CUDA 加速，需安装 NVIDIA Driver 和 nvidia-docker2

可通过以下命令验证 Docker 是否正常工作：

docker --version docker run hello-world

2.2 创建工作目录

mkdir -p funasr-deploy && cd funasr-deploy

2.3 拉取定制镜像

根据提供的镜像信息，执行如下命令拉取已构建好的 FunASR 容器镜像：

sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.13

注意：虽然镜像名为 "cpu" 版本，但其内部结构兼容 GPU 推理，后续可通过挂载设备启用 CUDA 支持。

确认镜像拉取成功：

sudo docker images | grep funasr

预期输出包含：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.13 <IMAGE_ID> <CREATED> <SIZE>

3. 启动容器并运行服务

3.1 创建模型存储目录

为实现模型持久化复用，避免重复下载，创建外部挂载路径：

mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models

3.2 启动容器实例

执行以下命令启动容器，并完成端口映射与目录挂载：

sudo docker run -it --rm \ --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-0.1.13

参数说明：

参数	作用
`-it`	以交互模式运行容器
`--rm`	容器退出后自动删除（可选）
`-p 7860:7860`	映射宿主机 7860 端口到容器内服务端口
`-v ...`	将本地模型目录挂载至容器内部
`--name funasr-webui`	指定容器名称便于管理

进入容器后，默认会停留在/workspace目录下。

4. 启动 WebUI 服务

4.1 切换至 WebUI 路径

cd /workspace/FunASR/runtime/webui/

4.2 安装依赖（首次运行）

如果提示缺少依赖包，请先执行：

pip install -r requirements.txt

4.3 启动 Web 应用

运行主程序启动 WebUI 服务：

python app.main.py --port 7860 --host 0.0.0.0

关键参数解释：
--port 7860：指定监听端口，与 Docker 映射一致
--host 0.0.0.0：允许外部 IP 访问，否则仅限 localhost

服务启动成功后，终端将显示类似日志：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:7860 INFO: Application startup complete.

此时服务已在后台运行，保持该终端开启。

5. 访问 WebUI 并进行识别测试

5.1 浏览器访问地址

打开浏览器，输入以下任一地址：

http://localhost:7860

或远程访问：

http://<你的服务器IP>:7860

页面加载完成后，可见标题为“FunASR 语音识别 WebUI”的界面。

5.2 控制面板配置

模型选择

推荐使用SenseVoice-Small（响应快）
如追求更高准确率且资源充足，可切换为 Paraformer-Large

设备选择

若有 NVIDIA 显卡并已配置 CUDA，选择CUDA
否则选择 CPU 模式

功能开关

务必勾选：

✅启用标点恢复 (PUNC)
✅启用语音活动检测 (VAD)（自动切分静音段）
✅输出时间戳

点击加载模型按钮，等待状态变为 “✓ 模型已加载”。

6. 使用流程详解

6.1 方式一：上传音频文件识别

步骤 1：上传音频

点击 “上传音频” 按钮，选择本地.wav,.mp3,.m4a等格式文件。

建议：采样率为 16kHz 的单声道音频效果最佳。

步骤 2：设置识别参数

批量大小（秒）：默认 300 秒（5 分钟），支持最长 10 分钟
识别语言：推荐auto自动检测；纯中文内容可设为zh

步骤 3：开始识别

点击开始识别按钮，进度条将显示处理状态。

步骤 4：查看结果

识别完成后，结果展示于下方三个标签页中：

文本结果：带标点的自然语言文本
详细信息：JSON 格式，含每句话的置信度、时间范围
时间戳：按词/句划分的时间区间列表

示例输出：

你好，欢迎使用语音识别系统。这是一个基于 FunASR 的中文语音识别 WebUI。

6.2 方式二：浏览器实时录音识别

步骤 1：授权麦克风

点击麦克风录音按钮，浏览器弹出权限请求时点击“允许”。

步骤 2：录制语音

对着麦克风清晰说话，点击停止录音结束。

步骤 3：识别与查看

同文件识别流程，点击“开始识别”即可获得带标点的结果。

7. 结果导出与高级功能

7.1 下载识别结果

识别完成后，可点击以下按钮下载不同格式文件：

按钮	输出格式	用途
下载文本	`.txt`	纯文本复制粘贴
下载 JSON	`.json`	开发对接、数据分析
下载 SRT	`.srt`	视频字幕嵌入

所有文件保存在宿主机的：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

目录下，包含原始音频副本、文本、JSON 和 SRT 字幕。

7.2 高级参数调优

批量大小调整

处理短音频（<1分钟）：可设为 60 秒
长音频（>5分钟）：建议分段上传，避免内存溢出

语言设置策略

内容类型	推荐语言选项
普通话演讲	`zh`
英文播客	`en`
粤语访谈	`yue`
中英混合	`auto`

时间戳应用场景

视频剪辑定位关键片段
教学音频标注知识点起止时间
会议纪要关联发言人与发言时段

8. 性能优化与问题排查

8.1 提升识别速度

方法	操作
使用 GPU	在控制面板选择 CUDA 模式
更换轻量模型	切换至 SenseVoice-Small
缩短音频长度	单次不超过 5 分钟

8.2 提高识别准确率

方法	说明
使用高质量音频	16kHz 采样率、单声道、低噪音
清晰发音	避免吞音、过快语速
启用 VAD	自动过滤无效静音段
正确选择语言	减少跨语种误识别

8.3 常见问题与解决方案

Q1：识别结果无标点？

✅ 确认已勾选“启用标点恢复”
✅ 检查是否加载了 PUNC 模型（日志中应出现 punc_dir 加载信息）

Q2：无法访问 WebUI？

✅ 检查容器是否正在运行：docker ps
✅ 确认端口映射正确：-p 7860:7860
✅ 防火墙是否放行 7860 端口

Q3：上传文件失败？

✅ 文件大小建议 < 100MB
✅ 格式是否受支持（优先使用 WAV 或 MP3）
✅ 浏览器缓存清理后重试

Q4：录音无声？

✅ 浏览器是否授予麦克风权限
✅ 系统音频设置中麦克风是否启用
✅ 可尝试更换浏览器（Chrome 最佳兼容）

9. 总结

9.1 实践经验总结

本文完整演示了如何部署一个支持标点恢复的 FunASR 语音识别 Web 服务。通过使用“科哥”二次开发的定制镜像，用户无需手动配置复杂的模型依赖，即可一键启动具备完整功能的 ASR 系统。

核心优势包括：

✅ 开箱即用的标点恢复能力
✅ 图形化 WebUI 操作界面
✅ 支持文件上传与实时录音
✅ 多格式结果导出（TXT/JSON/SRT）
✅ 兼容 CPU/GPU 推理环境

9.2 最佳实践建议

生产环境建议：将--rm替换为--restart unless-stopped，保障服务稳定性
批量处理需求：编写脚本调用 API 接口，提升自动化水平
安全性考虑：对外暴露服务时增加 Nginx 反向代理 + HTTPS + 认证机制

通过本次部署，开发者和企业均可快速构建私有化的语音转写平台，广泛应用于会议记录、教育转录、媒体制作等领域。

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