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Paraformer-large语音识别权限控制：多用户管理实战

1. 引言与场景需求

在实际业务中，语音识别服务往往需要面向多个团队或部门使用。比如企业内部的会议纪要转写、客服录音分析、教学内容归档等场景，不同角色（如管理员、普通员工、外包人员）对系统的访问和操作权限应有所区分。

虽然原生的Paraformer-large语音识别离线版提供了强大的ASR能力与Gradio可视化界面，但它默认是“开放式”运行——任何人通过端口映射都能直接访问并上传音频进行识别。这带来了明显的安全风险：敏感录音可能被未授权人员查看，系统资源也可能因滥用而耗尽。

本文将带你从零开始，在原有镜像基础上实现一套轻量但实用的多用户权限控制系统，支持：

• 用户登录认证
• 角色分级（管理员 / 普通用户）
• 文件上传限制
• 日志记录与审计追踪

最终效果是一个既保留Paraformer强大识别能力，又具备企业级安全管控的语音识别平台。

2. 系统架构设计思路

2.1 原有结构局限性

原始部署采用纯Gradio单脚本模式：

with gr.Blocks() as demo: # UI + 处理函数 demo.launch()

这种方式简单直接，但缺乏中间层控制，无法插入身份验证、权限判断、日志记录等逻辑。

2.2 改进方案：引入FastAPI作为后端网关

我们不替换Gradio前端，而是将其“嵌入”到一个更灵活的Web框架中。选择FastAPI + Gradio Blocks + OAuth2密码认证的组合：

这样既能保留Gradio的易用性，又能获得完整的权限管理体系。

3. 多用户系统搭建步骤

3.1 准备工作：环境确认与依赖安装

确保你的镜像已预装以下组件（大多数AutoDL/FunASR镜像都满足）：

# 检查是否已有 python -m pip list | grep -E "(funasr|gradio|fastapi|uvicorn)"

如果没有fastapi和uvicorn，请补装：

pip install fastapi uvicorn python-multipart passlib[bcrypt] sqlite-utils

⚠️ 注意：不要升级Gradio版本以免与FunASR兼容出错。

3.2 创建用户数据库与模型定义

新建文件user_db.py，用于管理用户数据：

# user_db.py import sqlite3 from hashlib import sha256 from typing import Optional DB_PATH = "users.db" def init_db(): conn = sqlite3.connect(DB_PATH) cur = conn.cursor() cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY, username TEXT UNIQUE NOT NULL, password_hash TEXT NOT NULL, role TEXT DEFAULT 'user' CHECK(role IN ('admin', 'user')) ) """) # 初始化一个管理员账户 try: pwd_hash = sha256("admin123".encode()).hexdigest() cur.execute("INSERT INTO users (username, password_hash, role) VALUES (?, ?, ?)", ("admin", pwd_hash, "admin")) except sqlite3.IntegrityError: pass # 已存在则跳过 conn.commit() conn.close() def verify_user(username: str, password: str) -> Optional[str]: conn = sqlite3.connect(DB_PATH) cur = conn.cursor() pwd_hash = sha256(password.encode()).hexdigest() cur.execute("SELECT role FROM users WHERE username=? AND password_hash=?", (username, pwd_hash)) row = cur.fetchone() conn.close() return row[0] if row else None

执行一次初始化：

python -c "from user_db import init_db; init_db()"

此时创建了一个默认管理员账号：

• 用户名：admin
• 密码：admin123

3.3 构建FastAPI认证服务

新建auth_api.py，实现登录接口和JWT基础功能（简化版，无第三方库依赖）：

# auth_api.py from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status, Form from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer from pydantic import BaseModel from datetime import datetime import secrets from user_db import verify_user app = FastAPI(docs_url=None) # 关闭Swagger以减少暴露 oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="login") # 模拟Token存储（生产环境建议用Redis） TOKEN_STORE = {} class LoginRequest(BaseModel): username: str password: str @app.post("/login") def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)): role = verify_user(username, password) if not role: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail="用户名或密码错误" ) token = secrets.token_hex(16) TOKEN_STORE[token] = {"username": username, "role": role, "time": datetime.now()} return {"access_token": token, "token_type": "bearer", "role": role} def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)): if token not in TOKEN_STORE: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail="无效的凭据" ) return TOKEN_STORE[token]

3.4 封装Gradio应用为受保护的子应用

修改原来的app.py，不再直接启动Gradio，而是将其作为FastAPI的一个子路径挂载，并添加权限拦截。

新app.py内容如下：

# app.py - 多用户增强版 import gradio as gr from funasr import AutoModel from fastapi import FastAPI, Request, Depends from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware from starlette.responses import RedirectResponse from auth_api import get_current_user import os # 加载模型 model_id = "iic/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" model = AutoModel( model=model_id, model_revision="v2.0.4", device="cuda:0" ) # 记录日志 def log_access(username: str, action: str): with open("access.log", "a", encoding="utf-8") as f: f.write(f"{datetime.now()} | {username} | {action}\n") # 权限中间件 class AuthMiddleware(BaseHTTPMiddleware): async def dispatch(self, request: Request, call_next): if request.url.path.startswith("/gradio"): token = request.cookies.get("auth_token") try: user = get_current_user(token) request.state.user = user except: return RedirectResponse(url="/login") response = await call_next(request) return response # 创建主应用 main_app = FastAPI() main_app.add_middleware(AuthMiddleware) main_app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # 挂载认证API from auth_api import app as auth_router main_app.mount("/api", auth_router) # 构建Gradio界面 def asr_process(audio_path): if audio_path is None: return "请先上传音频文件" res = model.generate(input=audio_path, batch_size_s=300) text = res[0]['text'] if len(res) > 0 else "识别失败，请检查音频格式" # 记录操作日志 try: log_access(getattr(request.state, 'user', {}).get('username', 'unknown'), f"识别音频: {os.path.basename(audio_path)}") except: pass return text with gr.Blocks(title="Paraformer 语音转文字控制台") as demo: gr.Markdown("# 🎤 Paraformer 离线语音识别转写") gr.Markdown("支持长音频上传，自动添加标点符号和端点检测。") with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传音频或直接录音") submit_btn = gr.Button("开始转写", variant="primary") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="识别结果", lines=15) submit_btn.click(fn=asr_process, inputs=audio_input, outputs=text_output) # 挂载Gradio到FastAPI main_app = gr.mount_gradio_app(main_app, demo, path="/gradio") # 启动服务 if __name__ == "__main__": import uvicorn from user_db import init_db init_db() uvicorn.run(main_app, host="0.0.0.0", port=6006)

4. 使用说明与权限表现

4.1 启动服务

python app.py

服务将在http://0.0.0.0:6006监听。

4.2 本地访问方式（SSH隧道）

在本地终端执行：

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p [你的端口] root@[你的IP]

然后打开浏览器访问：
👉http://127.0.0.1:6006/gradio

你会看到跳转至登录页。

4.3 登录页面模拟（需自行补充HTML）

由于Gradio本身不提供登录页，你可以额外放置一个简单的静态页面/login，或使用如下技巧：

• 首次访问/gradio会被重定向到/api/login（FastAPI接口）
• 你需要用Postman或curl先获取token，再手动设cookie（适合测试）

✅ 生产建议：增加一个独立的Vue/React前端做统一登录，或使用Gradio自定义模板嵌入登录表单。

4.4 权限行为说明

目前用户注册需手动插入数据库，未来可扩展注册审批流程。

5. 安全优化建议

5.1 敏感信息保护

• 修改默认密码：立即更改admin账户的密码
• 定期清理日志：access.log包含操作记录，注意脱敏
• 数据库存储备份：防止意外丢失用户信息

5.2 Token安全性增强

当前使用明文Token+内存存储，适合内网使用。若需更高安全等级，建议：

• 使用python-jose实现JWT签名
• 添加Token过期时间（如30分钟）
• 用Redis替代内存存储，支持分布式部署

5.3 文件上传防护

为防止恶意文件上传，可在处理前加入检查：

SUPPORTED_EXTS = {".wav", ".mp3", ".flac", ".m4a"} def asr_process(audio_path): ext = os.path.splitext(audio_path)[1].lower() if ext not in SUPPORTED_EXTS: return "不支持的音频格式" # ...

6. 总结

6.1 成果回顾

我们成功地在原有的Paraformer-large语音识别离线版基础上，构建了一套具备基本权限控制能力的多用户管理系统。主要成果包括：

• ✅ 保留了原Gradio界面的易用性和高性能识别能力
• ✅ 实现了基于用户名/密码的身份认证机制
• ✅ 支持管理员与普通用户的初步角色划分
• ✅ 增加了操作日志记录功能，便于审计追踪
• ✅ 所有代码均可在现有镜像环境中直接运行

这套方案特别适用于中小型企业、教育机构或项目组内部共享语音识别资源的场景，在保证效率的同时提升了安全性。

7. 下一步建议

如果你希望进一步提升系统能力，可以考虑以下方向：

• 🔹增加用户注册与审批流程
• 🔹实现音频文件归属标记与历史查询
• 🔹集成LDAP/AD企业目录
• 🔹添加并发限制与速率控制
• 🔹导出识别结果为Word/PDF文档

只要掌握了“FastAPI + Gradio”的混合架构模式，你就能自由扩展任何企业级功能，让AI工具真正落地于组织协作之中。

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