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本地化语音识别部署攻略｜FunASR镜像集成标点恢复与VAD功能

1. 为什么选择本地化部署 FunASR？

在语音识别技术广泛应用的今天，越来越多的企业和个人开始关注数据隐私、响应速度和离线可用性。虽然云端语音识别服务使用方便，但涉及敏感对话或长期批量处理时，将音频上传至第三方服务器存在泄露风险。

而FunASR作为阿里达摩院开源的高性能语音识别工具，支持端到端的中文语音转文字，并具备标点恢复、语音活动检测（VAD）、时间戳输出等实用功能。通过本地化部署，你可以在内网环境中安全、高效地完成语音识别任务。

本文介绍的镜像——“FunASR 语音识别基于speech_ngram_lm_zh-cn 二次开发构建by科哥”，正是针对本地部署优化的 WebUI 版本。它集成了 Paraformer 大模型与 SenseVoice 小模型，支持多语言自动识别、实时录音、文件上传、结果导出等功能，操作简单，适合开发者、教育工作者、内容创作者等各类用户。

2. 镜像特性与核心功能解析

2.1 镜像基本信息

镜像名称：FunASR 语音识别基于speech_ngram_lm_zh-cn 二次开发构建by科哥
运行环境：Docker 容器化部署
默认端口：7860
支持设备：CUDA（GPU 加速） / CPU 模式自适应
前端界面：WebUI 可视化操作，无需编程基础

2.2 核心功能亮点

功能	说明
Paraformer-Large 模型	高精度大模型，适用于对准确率要求高的场景
SenseVoice-Small 模型	轻量级小模型，响应快，适合低配置机器
标点恢复 (PUNC)	自动为识别结果添加逗号、句号等标点，提升可读性
语音活动检测 (VAD)	自动切分静音段，避免无效识别，提高效率
多格式音频支持	支持 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、PCM 等主流格式
时间戳输出	显示每句话的起止时间，便于视频字幕制作
SRT 字幕导出	一键生成标准字幕文件，直接用于剪辑软件
浏览器实时录音	无需上传文件，直接用麦克风录入并识别

这些功能组合起来，使得该镜像不仅适合日常办公记录、会议纪要整理，也完全可以用于短视频创作、教学资源生成等实际业务场景。

3. 部署准备：环境与资源要求

3.1 硬件建议

组件	推荐配置	最低要求
CPU	四核以上 x86_64 或 ARM64	双核
内存	8GB	4GB
存储空间	剩余 ≥40GB	≥20GB（不含模型缓存）
GPU（可选）	NVIDIA 显卡 + CUDA 驱动	不强制要求

注意：若使用 GPU 模式，请确保已安装 NVIDIA Docker 工具包（nvidia-docker2），否则无法调用显卡加速。

3.2 软件依赖

操作系统：Linux（Ubuntu/CentOS/华为欧拉等均可）
Docker：版本 ≥20.10
浏览器：Chrome/Firefox/Safari（用于访问 WebUI）

3.3 网络策略说明

首次部署需联网：用于下载模型权重和初始化资源
后续可完全离线运行：模型加载后无需网络连接
内网部署流程：先在外网服务器拉取镜像并下载模型，打包迁移至内网环境

4. 快速部署全流程指南

4.1 安装 Docker（如未安装）

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

启动 Docker 服务：

systemctl start docker systemctl enable docker

4.2 拉取 FunASR 镜像

根据你的系统架构选择命令：

x86_64 架构（常规服务器）

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.9

ARM64 架构（如华为欧拉、鲲鹏服务器）

docker pull --platform=linux/arm64 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.9

提示：如果你不确定架构，可通过uname -m查看系统信息。

4.3 创建挂载目录

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

此目录将用于持久化存储模型文件，防止容器重启后重新下载。

4.4 启动容器

docker run -p 7860:7860 -itd --privileged=true \ -v $(pwd)/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.9

参数说明：
-p 7860:7860：映射主机端口 7860 到容器内部
-v：挂载本地模型目录
--privileged=true：授予容器更高权限以支持音频处理

执行成功后，可通过docker ps查看运行状态。

5. 访问 WebUI 并加载模型

5.1 打开浏览器访问

在本地或远程浏览器中输入：

http://<服务器IP>:7860

例如：

http://localhost:7860

首次加载可能需要等待几十秒，页面显示 “FunASR 语音识别 WebUI” 即表示服务正常。

5.2 进入容器并启动服务

进入正在运行的容器：

docker exec -it <容器ID> /bin/bash

切换到运行目录：

cd /workspace/FunASR/runtime

执行模型加载脚本（自动下载所需模型）：

nohup bash run_server_2pass.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 \ --online-model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online-onnx \ --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx \ --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \ --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \ --hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.txt 2>&1 &

关键参数解释：
--vad-dir：启用语音活动检测，自动分割有效语音段
--punc-dir：启用标点恢复，让输出更接近自然语言
--lm-dir：加载 N-gram 语言模型，提升中文语义连贯性
--hotword：支持热词定制（可在hotwords.txt中添加关键词及权重）

脚本执行后会自动从阿里云下载模型到/workspace/models目录，首次运行耗时约 5–10 分钟（取决于网络速度）。

6. 使用 WebUI 进行语音识别

6.1 界面概览

页面分为左右两栏：

左侧控制面板：模型选择、设备设置、功能开关
右侧识别区域：上传音频、开始识别、查看结果

控制面板功能说明：

功能项	选项	作用
模型选择	Paraformer-Large / SenseVoice-Small	精度 vs 速度权衡
设备选择	CUDA / CPU	是否启用 GPU 加速
启用标点恢复	开启/关闭	输出带句号、逗号的完整句子
启用 VAD	开启/关闭	自动跳过静音片段，提升效率
输出时间戳	开启/关闭	显示每个词的时间位置

建议新手保持默认设置：SenseVoice-Small + CUDA + 标点+VAD开启

6.2 方式一：上传音频文件识别

支持格式

.wav,.mp3,.m4a,.flac,.ogg,.pcm
推荐采样率：16kHz
文件大小建议 < 100MB

操作步骤

点击【上传音频】按钮，选择本地音频文件
设置“批量大小”（默认 300 秒，即 5 分钟）
选择识别语言：
- auto：自动检测（推荐）
- zh：纯中文
- en：英文
- yue：粤语
- ja：日语
- ko：韩语
点击【开始识别】
等待处理完成，查看下方结果区

6.3 方式二：浏览器实时录音识别

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，说完后点击【停止录音】
点击【开始识别】
查看识别结果

实测体验：即使在普通笔记本麦克风环境下，普通话识别准确率仍可达 90% 以上，尤其在安静环境中表现优异。

7. 结果查看与导出功能详解

识别完成后，结果以三个标签页形式展示：

7.1 文本结果

最简洁的输出方式，仅包含识别出的文字内容，支持一键复制。

示例：

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。

7.2 详细信息（JSON 格式）

提供完整的结构化数据，包括：

每个词的置信度（confidence）
时间戳（start/end）
是否为标点
整体识别状态码

适用于程序调用或进一步分析。

7.3 时间戳信息

按句或词粒度列出时间范围，格式如下：

[001] 0.000s - 0.500s (时长: 0.500s) [002] 0.500s - 2.500s (时长: 2.000s)

可用于精准定位音频中的某句话，辅助剪辑或校对。

7.4 下载功能对比表

下载按钮	文件格式	适用场景
下载文本	.txt	复制粘贴、导入文档
下载 JSON	.json	程序解析、二次开发
下载 SRT	.srt	视频字幕、B站/抖音投稿

所有文件保存路径为：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

每次识别生成独立文件夹，避免覆盖冲突。

8. 内网隔离环境下的部署方案

对于不能联网的内网服务器（如政府、金融、军工单位），可采用“外网预载 + 内网迁移”模式。

8.1 外网服务器准备工作

按前述步骤完成镜像拉取与模型下载
打包整个models目录：

tar -czf models.tar.gz -C ./funasr-runtime-resources/models .

将models.tar.gz和镜像导出包上传至内网

导出镜像：

docker save -o funasr-image.tar <镜像ID>

8.2 内网服务器部署流程

导入镜像：

docker load -i funasr-image.tar

解压模型包：

mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models tar -xzf models.tar.gz -C ./funasr-runtime-resources/models

启动容器（同前）：

docker run -p 7860:7860 -itd --privileged=true \ -v $(pwd)/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ <镜像名称>

进入容器，直接运行服务（无需再下载模型）：

cd /workspace/FunASR/runtime/websocket/build/bin nohup ./funasr-wss-server-2pass \ --model-dir /workspace/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \ --vad-dir /workspace/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \ --punc-dir /workspace/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx \ --hotword /workspace/models/hotwords.txt > online_funasr.log 2>&1 &

至此，内网环境即可完全离线运行语音识别服务。

9. 常见问题与优化建议

9.1 识别不准怎么办？

原因	解决方法
音频质量差	使用降噪软件预处理，或改用高质量录音设备
背景噪音大	开启 VAD 功能，减少干扰
发音不清晰	放慢语速，避免吞音
语言设置错误	手动指定`zh`或`auto`
缺少专业词汇	在`hotwords.txt`中添加热词，如： `人工智能 20` `大模型 15`

9.2 识别速度慢如何优化？

场景	建议
使用 CPU 模式	改用 GPU（CUDA）运行，速度提升 3–5 倍
音频过长（>5分钟）	分段上传，每段不超过 300 秒
模型过大	切换为 SenseVoice-Small 模型，牺牲少量精度换取速度
内存不足	关闭其他应用，确保至少 4GB 可用内存

9.3 其他常见问题排查

问题现象	检查点
无法访问 7860 端口	检查防火墙是否开放，或使用`netstat -tuln \| grep 7860`查看监听状态
上传失败	检查文件格式、大小限制，尝试转换为 MP3/WAV
录音无声音	确认浏览器已授权麦克风，系统麦克风工作正常
结果乱码	检查编码格式，优先使用 UTF-8 编码的音频元数据

10. 总结：打造属于你的私有语音识别系统

通过本文介绍的部署流程，你可以轻松在本地服务器上搭建一个功能完整、性能稳定的中文语音识别系统。这款由社区开发者“科哥”二次封装的 FunASR 镜像，极大降低了使用门槛，即使是非技术人员也能快速上手。

其核心优势在于：

本地化运行，保障数据安全
集成标点恢复与 VAD，输出更自然
支持多种音频格式与实时录音
一键导出 SRT 字幕，适配视频创作
兼容 x86 与 ARM 架构，适用广泛

无论是企业内部会议转录、教师课程录音整理，还是自媒体创作者制作字幕，这套方案都能显著提升工作效率，同时避免将敏感语音上传至公网。

未来还可在此基础上扩展更多功能，如接入 ASR API 接口、对接 CRM 系统、实现自动化工单生成等，真正实现 AI 赋能业务流程。

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