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FSMN VAD在线演示站点搭建：公网访问部署教程

1. 搭建背景与核心价值

你是不是也有这样的需求：手头有个不错的语音活动检测模型，本地跑通了，但想让同事、客户或者团队成员也能方便地使用？又或者你想做一个公开的演示系统，展示FSMN VAD在真实音频中的表现？

本文要讲的就是——如何把基于阿里达摩院FunASR的FSMN VAD模型，从一个本地运行的小工具，变成一个可以通过互联网访问的在线服务。整个过程不需要复杂的开发经验，适合刚入门AI部署的同学快速上手。

这个WebUI版本由“科哥”进行二次开发，界面简洁、操作直观，支持上传文件、输入URL、调节关键参数，并能实时返回JSON格式的语音片段信息。我们接下来要做的，就是让它不再局限于localhost:7860，而是让全世界都能通过一个公网地址访问它。

这不仅提升了模型的可用性，也为后续集成到其他系统（比如会议转录平台、电话质检系统）打下基础。

2. 环境准备与基础部署

2.1 服务器选择建议

要实现公网访问，首先得有一台可以对外提供服务的机器。你可以选择：

• 云服务器：如阿里云ECS、腾讯云CVM、华为云等，推荐配置为2核4G以上，Ubuntu 20.04/22.04系统。
• 本地主机+内网穿透：如果你没有云服务器，也可以用家里的电脑或NAS配合frp、ngrok等工具实现外网访问。

本文以云服务器为例，操作系统为Ubuntu 22.04。

2.2 安装依赖环境

登录服务器后，先更新系统并安装必要组件：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git ffmpeg -y

确保Python版本为3.8及以上：

python3 --version

创建虚拟环境（推荐）：

python3 -m venv vad_env source vad_env/bin/activate

2.3 克隆项目并安装依赖

假设你已经获取了科哥二次开发的FSMN VAD WebUI项目代码（可通过私有仓库或授权方式获得），执行克隆：

git clone https://your-repo-url/fsmn_vad_webui.git cd fsmn_vad_webui pip install -r requirements.txt

其中requirements.txt通常包含以下核心库：

funasr gradio torch numpy soundfile

2.4 启动本地服务验证功能

按照文档提示，运行启动脚本：

/bin/bash /root/run.sh

该脚本内容可能如下：

#!/bin/bash source /root/vad_env/bin/activate cd /root/fsmn_vad_webui python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860

此时服务已在本地启动，打开浏览器访问http://<你的服务器IP>:7860即可看到界面。

如果无法访问，请检查防火墙和安全组设置。

3. 实现公网访问的关键配置

3.1 修改Gradio启动参数

默认情况下，Gradio只监听127.0.0.1，必须显式指定--host 0.0.0.0才能接受外部请求。

在app.py中确认启动命令类似：

demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False # 不使用Gradio自带的临时外链 )

3.2 配置云服务器安全组规则

进入你的云平台控制台，找到对应实例的安全组，添加入站规则：

这样外部设备就可以通过http://<公网IP>:7860访问你的VAD系统。

注意：开放端口存在安全风险，仅用于测试时可全放行；生产环境建议配合Nginx反向代理+身份认证。

3.3 使用Nginx反向代理（可选进阶）

为了更稳定、安全地对外提供服务，推荐使用Nginx做反向代理，并绑定域名。

安装Nginx：

sudo apt install nginx -y sudo systemctl enable nginx

配置站点（示例路径/etc/nginx/sites-available/vad）：

server { listen 80; server_name yourdomain.com; # 替换为你自己的域名 location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }

启用配置并重启：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/vad /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t && sudo systemctl restart nginx

现在你可以通过http://yourdomain.com直接访问系统，无需带端口号。

3.4 添加HTTPS加密（提升安全性）

使用Let's Encrypt免费证书：

sudo apt install certbot python3-certbot-nginx -y sudo certbot --nginx -d yourdomain.com

之后访问将自动跳转至https://yourdomain.com，数据传输更加安全。

4. 系统稳定性与性能优化

4.1 使用进程管理工具守护服务

直接运行Python脚本容易因异常退出而中断服务。推荐使用supervisor进行进程管理。

安装supervisor：

sudo apt install supervisor -y

创建配置文件/etc/supervisor/conf.d/fsmn_vad.conf：

[program:fsmn_vad] command=/root/vad_env/bin/python /root/fsmn_vad_webui/app.py --host 0.0.0.0 --port 7860 directory=/root/fsmn_vad_webui user=root autostart=true autorestart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=/var/log/fsmn_vad.log

加载并启动：

sudo supervisorctl reread sudo supervisorctl update sudo supervisorctl start fsmn_vad

从此即使服务器重启或程序崩溃，服务也会自动恢复。

4.2 性能调优建议

根据官方技术参数，FSMN VAD模型本身非常轻量（仅1.7M），RTF达到0.030，意味着处理速度是实时的33倍。例如一段70秒的音频，仅需约2.1秒即可完成分析。

但在高并发场景下仍需注意：

• 限制并发数：Gradio默认允许一定并发，可通过max_threads参数控制。
• 批量任务队列化：对于大量文件处理需求，建议引入Celery+Redis异步任务队列。
• GPU加速（可选）：若服务器配备NVIDIA GPU，安装CUDA版PyTorch可进一步提升吞吐。

4.3 日志监控与错误排查

定期查看日志有助于发现问题：

tail -f /var/log/fsmn_vad.log

常见问题包括：

• 音频格式不支持 → 建议前端统一转码为WAV（16kHz, 16bit, 单声道）
• 内存不足 → 建议最小4GB内存
• 端口被占用 → 检查是否有多个实例冲突

5. 功能扩展与未来规划

目前WebUI已具备单文件处理能力，且参数调节清晰明了。根据页面提示，“实时流式”和“批量文件处理”功能仍在开发中。我们可以在此基础上做一些实用扩展：

5.1 支持wav.scp批量输入

许多语音处理流程使用Kaldi风格的wav.scp文件作为输入列表。可增加一个文本框，允许用户粘贴路径对：

utt_001 /data/audio/001.wav utt_002 /data/audio/002.wav

后台循环调用VAD接口，最终打包结果下载。

5.2 结果导出多样化

当前输出为JSON格式，可增加：

• CSV格式下载（便于Excel打开）
• SRT字幕生成（用于视频剪辑）
• 时间轴可视化图表（HTML Canvas或Plotly）

5.3 增加权限控制

若用于企业内部，建议增加简单登录机制，防止滥用。可通过Flask-Login或OAuth2集成微信扫码登录。

5.4 API接口封装

除了网页交互，还可暴露RESTful API，方便其他系统调用：

POST /vad/detect { "audio_url": "https://example.com/audio.wav", "params": { "max_end_silence_time": 800, "speech_noise_thres": 0.6 } }

返回标准JSON结果，便于集成到自动化流水线中。

6. 总结

6. 总结

本文详细讲解了如何将一个本地运行的FSMN VAD语音检测系统，部署为可通过公网访问的在线演示站点。整个过程涵盖了环境搭建、服务启动、网络配置、反向代理、HTTPS加密以及进程守护等关键环节。

这套方案的优势在于：

• 轻量高效：模型小、速度快，适合边缘或低配服务器部署
• 易于使用：图形化界面降低使用门槛，非技术人员也能操作
• 可扩展性强：支持后续接入API、异步任务、权限管理等功能

无论你是想做一个产品原型、技术展示，还是构建内部工具链，这套部署方法都具有很强的实用性。

更重要的是，这一切都是建立在开源生态之上的：FunASR提供高质量模型，Gradio快速构建界面，Nginx保障稳定访问——正是这些优秀工具的组合，让我们能用极低成本实现专业级AI服务能力。

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