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2026/1/20 7:51:51
手把手教你部署FunASR语音识别WebUI｜集成speech_ngram_lm_zh-cn模型
1. 引言
1.1 语音识别技术背景
随着人工智能在语音交互领域的广泛应用，自动语音识别（ASR）已成为智能客服、会议记录、字幕生成等场景的核心技术。传统ASR系统部署复杂、依赖环境多，而基于Docker的轻量化部署方案极大降低了使用门槛。
FunASR 是由魔搭（ModelScope）推出的开源语音识别工具包，支持离线/在线模式、端点检测（VAD）、标点恢复和语言模型增强等功能。其中speech_ngram_lm_zh-cn模型通过N-gram语言模型显著提升了中文识别准确率，尤其适用于专业术语或固定表达较多的领域。
1.2 本文目标与价值
本文将带你从零开始部署一个集成了speech_ngram_lm_zh-cn中文语言模型的 FunASR WebUI 系统，涵盖：
- Docker镜像拉取与运行
- 模型加载与服务启动
- Web界面操作全流程
- 常见问题排查
最终实现浏览器上传音频即可获得高精度中文转录结果，并支持SRT字幕导出，适合开发者快速验证和集成。
2. 环境准备与镜像部署
2.1 系统要求
| 组件 | 推荐配置 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 20.04 / CentOS 7+ |
| CPU | Intel i5 及以上 |
| GPU（可选） | NVIDIA显卡 + CUDA 11.8+（提升识别速度3~5倍） |
| 内存 | ≥8GB |
| 存储空间 | ≥20GB（含模型缓存） |
确保已安装以下基础软件：
# Docker 安装（以 Ubuntu 为例） sudo apt update sudo apt install -y docker.io docker-compose sudo systemctl enable docker --now # 验证安装 docker --version2.2 拉取并运行定制化镜像
本文使用的镜像是由“科哥”基于官方 FunASR 进行二次开发构建，预集成了speech_ngram_lm_zh-cn模型支持及WebUI界面。
执行以下命令拉取镜像并创建挂载目录：
# 创建模型存储目录 mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models # 拉取镜像（替换为实际镜像地址） sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6 # 启动容器（CPU模式） sudo docker run -p 7860:7860 -p 10095:10095 -it --privileged=true \ -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6说明：
-p 7860:7860映射 WebUI 端口-p 10095:10095映射 WebSocket 服务端口（用于实时流式识别）--privileged=true赋予容器更高权限以访问设备资源- 若有GPU，添加
--gpus all参数启用CUDA加速
3. 服务启动与模型加载
3.1 进入容器并启动服务
容器启动后会自动进入 shell 环境。若未自动进入，可通过以下命令进入：
# 查看容器ID docker ps # 进入容器 docker exec -it <container_id> /bin/bash进入容器后，切换到运行目录并启动服务脚本：
cd /workspace/FunASR/runtime # 启动带 N-gram 语言模型的服务 nohup bash run_server.sh \ --download-model-dir /workspace/models \ --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \ --model-dir damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \ --punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \ --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \ --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \ --port 10095 \ --certfile 0 > log.txt 2>&1 &参数解析
| 参数 | 作用 |
|---|---|
--lm-dir | 指定N-gram语言模型路径，提升中文语义连贯性 |
--vad-dir | 启用语音活动检测，自动切分静音段落 |
--punc-dir | 自动添加逗号、句号等标点符号 |
--certfile 0 | 关闭SSL证书验证，简化本地调试 |
--port | 设置WebSocket监听端口 |
3.2 查看日志确认服务状态
tail -f log.txt正常输出应包含：
INFO:root:Model loaded successfully. INFO:root:WebSocket server started at ws://0.0.0.0:10095表示服务已就绪。
4. WebUI 使用指南
4.1 访问 Web 界面
服务启动成功后，在浏览器中访问：
http://localhost:7860或远程访问：
http://<服务器IP>:7860页面加载完成后显示如下界面：
4.2 控制面板功能详解
模型选择
- Paraformer-Large：大模型，识别精度高，适合对准确性要求高的场景
- SenseVoice-Small：小模型，响应速度快，适合实时对话识别
设备选择
- CUDA：使用GPU加速（需NVIDIA驱动支持）
- CPU：通用模式，兼容性强
功能开关
- ✅启用标点恢复 (PUNC)：自动补全句末标点
- ✅启用VAD：跳过空白片段，提高效率
- ✅输出时间戳：生成每句话的时间区间，便于后期编辑
点击“加载模型”按钮完成初始化。
5. 语音识别操作流程
5.1 方式一：上传音频文件识别
支持格式
- WAV (.wav)
- MP3 (.mp3)
- M4A (.m4a)
- FLAC (.flac)
- OGG (.ogg)
- PCM (.pcm)
推荐采样率为16kHz，单声道，位深16bit。
操作步骤
- 在“ASR 语音识别”区域点击“上传音频”
- 选择本地文件并等待上传完成
- 设置参数：
- 批量大小：建议300秒（5分钟以内）
- 识别语言：
auto（自动检测）或手动指定zh
- 点击“开始识别”
识别完成后，结果展示在下方三个标签页中：
- 文本结果：纯净文字内容
- 详细信息：JSON结构数据，含置信度、时间戳
- 时间戳：按词/句划分的时间范围
5.2 方式二：浏览器实时录音识别
实时录音流程
- 点击“麦克风录音”按钮
- 浏览器弹出权限请求，点击“允许”
- 开始说话，录制完毕后点击“停止录音”
- 点击“开始识别”处理音频
注意：部分浏览器（如Chrome）需通过HTTPS才能启用麦克风，本地测试建议使用HTTP且关闭安全限制。
6. 结果导出与高级设置
6.1 多格式结果下载
识别完成后可下载三种格式的结果文件：
| 下载按钮 | 文件类型 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 下载文本 | .txt | 直接复制粘贴使用 |
| 下载 JSON | .json | 程序解析、二次处理 |
| 下载 SRT | .srt | 视频字幕嵌入 |
所有输出文件保存在容器内的/workspace/outputs/目录下，命名规则为：
outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/ ├── audio_001.wav ├── result_001.json ├── text_001.txt └── subtitle_001.srt宿主机可通过挂载同步获取这些文件。
6.2 高级参数调优
批量大小调整
- 默认值：300秒（5分钟）
- 范围：60 ~ 600秒
- 建议：长音频分段处理，避免内存溢出
语言设置策略
| 场景 | 推荐设置 |
|---|---|
| 纯中文内容 | zh |
| 英文讲座 | en |
| 中英混合 | auto |
| 粤语采访 | yue |
时间戳应用
启用时间戳后可用于：
- 自动生成视频字幕
- 快速定位音频关键片段
- 构建语音索引数据库
7. 性能优化与常见问题
7.1 提升识别准确率的方法
- 使用高质量音频：16kHz采样率、清晰人声、低背景噪音
- 开启N-gram语言模型：有效纠正语法错误和同音词误判
- 配置热词：在
/workspace/models/hotwords.txt添加行业术语，例如：人工智能 30 大模型 25 FunASR 40 - 启用标点恢复：提升文本可读性
7.2 常见问题与解决方案
Q1：识别结果不准确？
- ✅ 检查是否选择了正确的语言模式
- ✅ 确认音频无严重噪声或失真
- ✅ 尝试更换为 Paraformer-Large 模型
- ✅ 添加相关热词提升专有名词识别率
Q2：识别速度慢？
- ⚠️ 若使用CPU模式，考虑升级至GPU版本
- ⚠️ 分割超过10分钟的长音频
- ⚠️ 切换至 SenseVoice-Small 模型加快响应
Q3：无法上传文件？
- 🔍 检查文件大小是否超过100MB
- 🔍 确保格式为支持类型（优先使用WAV/MP3）
- 🔍 清除浏览器缓存重试
Q4：录音无声音？
- 🔊 确认浏览器已授权麦克风权限
- 🔊 检查系统麦克风是否被其他程序占用
- 🔊 调整输入音量增益
8. 总结
本文详细介绍了如何部署一个集成了speech_ngram_lm_zh-cn语言模型的 FunASR WebUI 系统，实现了开箱即用的中文语音识别能力。核心要点包括：
- 一键式Docker部署：通过预构建镜像大幅降低环境配置难度；
- N-gram语言模型加持：显著提升中文语义连贯性和专业词汇识别准确率；
- 可视化Web操作界面：支持文件上传与实时录音双模式；
- 多格式结果导出：满足文本分析、字幕制作等多种下游需求；
- 灵活参数配置：可根据实际场景调整模型、设备与功能选项。
该方案特别适用于教育、会议记录、媒体制作等领域，开发者也可进一步将其集成至SpringBoot、Flask等后端框架中，构建完整的语音处理流水线。
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