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从模型加载到结果导出｜FunASR语音识别全流程操作手册

1. 引言：为什么你需要这套语音识别方案？

你有没有遇到过这样的场景：会议录音长达一小时，却要手动整理成文字？视频剪辑时想加字幕，但逐句听写太耗时间？或者客服录音需要批量转写做质检分析？

这些问题，本质上都是“声音→文字”的转换需求。而今天我们要讲的FunASR 语音识别系统，就是为了解决这类问题而生的高效工具。

这套基于speech_ngram_lm_zh-cn模型二次开发的 WebUI 版本，由开发者“科哥”精心打造，不仅支持中文高精度识别，还集成了标点恢复、时间戳输出、多格式导出等实用功能。更重要的是——它开箱即用，无需复杂配置。

无论你是技术新手还是有一定基础的开发者，只要跟着本文一步步操作，就能快速搭建起属于自己的本地化语音识别服务。

本文将带你完整走一遍从启动服务、上传音频、参数设置、开始识别，到最后结果导出的全流程，确保你能真正“用起来”。

2. 环境准备与服务启动

2.1 部署前提：软硬件要求一览

在开始之前，请确认你的设备满足以下基本条件：

提示：如果你使用的是无外网环境的内网服务器，建议先在一台可联网的机器上完成镜像拉取和模型下载，再迁移到目标服务器。

2.2 启动服务：三步完成部署

假设你已经通过 CSDN 星图或其他方式获取了该镜像，接下来只需执行以下命令即可启动服务。

# 创建模型挂载目录 mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models # 运行容器（自动映射端口和目录） docker run -p 7860:7860 -itd --privileged=true \ -v $(pwd)/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ funasr-webui-by-kege:latest

注：具体镜像名称请根据实际导入后的标签调整，如registry.xxx/funasr:custom-v1。

启动成功后，你会看到一个容器ID输出。此时服务已在后台运行。

2.3 访问 WebUI 界面

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

如果你是从远程访问，请将localhost替换为服务器的实际 IP 地址：

http://<你的服务器IP>:7860

如果一切顺利，你应该能看到如下界面：

• 标题：“FunASR 语音识别 WebUI”
• 描述：“基于 FunASR 的中文语音识别系统”
• 版权信息：“webUI二次开发 by 科哥”

这意味着服务已成功启动，可以进入下一步操作。

3. 界面详解：左侧控制面板功能说明

3.1 模型选择：Paraformer vs SenseVoice

在左侧控制面板中，第一个选项是模型选择：

• Paraformer-Large（大模型）

  • 优势：识别准确率高，适合正式内容转录
  • 缺点：占用资源多，响应稍慢
  • 推荐场景：会议记录、访谈整理、专业文档生成

• SenseVoice-Small（小模型）

  • 优势：速度快，内存占用低
  • 缺点：对复杂语境理解略弱
  • 推荐场景：实时对话、短语音识别、测试调试

建议初次使用时先选小模型快速体验流程，熟悉后再切换至大模型进行高质量识别。

3.2 设备模式：CUDA 还是 CPU？

• CUDA（GPU 加速）

  • 若服务器配有 NVIDIA 显卡且安装了驱动，系统会自动检测并启用 CUDA
  • 能将识别速度提升 3~5 倍，尤其适合处理长音频文件

• CPU 模式

  • 无独立显卡时的默认选项
  • 性能稳定，兼容性好，但处理速度较慢

小贴士：可通过nvidia-smi命令检查 GPU 是否被正确识别。

3.3 功能开关：三大核心增强功能

这三个复选框直接影响识别效果，建议按需开启：

• 启用标点恢复 (PUNC)
  自动为识别结果添加逗号、句号等标点符号，大幅提升可读性。例如：

输入语音：“今天天气不错我们去公园吧” 开启后输出：“今天天气不错，我们去公园吧。”

• 启用语音活动检测 (VAD)
  自动切分连续语音中的有效片段，跳过静音或背景噪音部分，避免识别干扰。

• 输出时间戳
  在结果中标注每句话的起止时间，便于后续制作字幕或定位关键内容。

4. 实战操作：两种识别方式全解析

4.1 方式一：上传音频文件识别（推荐）

这是最常用的方式，适用于已有录音文件的用户。

步骤 1：上传音频

点击 “ASR 语音识别” 区域的“上传音频”按钮，支持格式包括：

• .wav,.mp3,.m4a,.flac,.ogg,.pcm

推荐使用16kHz 采样率的 WAV 或 MP3 文件，兼容性最好。

步骤 2：设置识别参数

• 批量大小（秒）：默认 300 秒（5分钟），最大支持 600 秒（10分钟）
  • 音频超过此长度需分段处理
• 识别语言：
  • auto：自动检测（推荐用于混合语言）
  • zh：纯中文
  • en：英文
  • yue：粤语
  • ja：日语
  • ko：韩语

提示：选择正确的语言可显著提高识别准确率！

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，等待几秒到几分钟不等（取决于音频长度和设备性能）。

识别完成后，结果会出现在下方三个标签页中：

• 文本结果：纯净文本，可直接复制粘贴使用
• 详细信息：JSON 格式，包含置信度、时间戳等元数据
• 时间戳：按词或句子划分的时间区间列表

4.2 方式二：浏览器实时录音识别

适合临时录制一段语音并立即转写的场景。

步骤 1：授权麦克风权限

点击“麦克风录音”按钮，浏览器会弹出权限请求，务必点击“允许”。

注意：某些浏览器（如 Safari）可能限制 HTTPS 站点才能使用麦克风，本地部署建议使用 Chrome 或 Edge。

步骤 2：开始说话

录制过程中会有可视化波形显示，表示正在捕捉声音信号。

说完后点击“停止录音”，音频将自动保存并在界面上预览。

步骤 3：启动识别

与上传文件一样，点击“开始识别”即可。

整个过程无需离开页面，真正做到“说一句，出一行字”。

5. 结果查看与导出：三种格式任你选

识别完成后，你可以通过三个按钮将结果保存到本地。

5.1 下载按钮功能对比

所有文件均保存在容器内的/outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/目录下，并同步挂载到宿主机对应路径。

5.2 输出目录结构示例

每次识别都会创建一个带时间戳的新文件夹，结构如下：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # 完整识别结果（含时间戳） ├── text_001.txt # 纯文本版本 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

这种设计保证了每次识别的结果独立隔离，不会覆盖历史数据，方便后期追溯管理。

5.3 SRT 字幕格式详解

SRT 是最常见的字幕格式，结构清晰，几乎所有视频编辑软件都支持。

示例内容：

1 00:00:00,000 --> 00:00:02,500 你好 2 00:00:02,500 --> 00:00:05,000 欢迎使用语音识别系统

你可以将其拖入 Premiere、剪映、Final Cut Pro 等软件，自动生成同步字幕，极大提升视频制作效率。

6. 高级技巧：提升识别质量的实用建议

虽然 FunASR 本身具备较高的识别能力，但实际效果仍受多种因素影响。以下是经过验证的优化策略。

6.1 音频预处理建议

• 采样率统一为 16kHz：这是大多数 ASR 模型的标准输入要求
• 单声道优于立体声：减少冗余通道，提升识别稳定性
• 去除背景噪音：可用 Audacity 等工具进行降噪处理
• 避免过高或过低音量：保持人声清晰可辨即可

工具推荐：使用ffmpeg快速转换音频格式：

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -f wav output.wav

6.2 合理设置批量大小

• 短音频（<5分钟）：保持默认 300 秒即可
• 长音频（>5分钟）：建议拆分为多个小于 5 分钟的片段分别处理
• 极端情况（>30分钟）：强烈建议分段上传，避免内存溢出或超时中断

6.3 利用语言选项提升准确率

不要偷懒总是选auto！明确指定语言能让模型更专注：

• 中文讲座 → 选zh
• 英文播客 → 选en
• 粤语访谈 → 选yue
• 中英混杂 → 才考虑auto

实测表明，在纯中文环境下，选择zh比auto平均提升 8% 的准确率。

7. 常见问题排查指南

即使操作正确，也可能遇到一些小问题。别担心，这里列出最常见的情况及解决方案。

7.1 识别结果不准怎么办？

优先排查项：

1. 是否选择了正确的语言？
2. 音频是否有严重噪音或失真？
3. 发音是否清晰？语速是否过快？

进阶建议：

• 尝试更换为 Paraformer-Large 模型
• 使用 VAD 功能过滤无效片段
• 提前对音频做标准化处理（响度均衡、去噪）

7.2 识别速度太慢？

可能原因：

• 当前运行在 CPU 模式
• 音频文件过长未分段
• 模型尚未完全加载完毕

解决方法：

• 确保启用 CUDA（GPU加速）
• 分割长音频为 3~5 分钟的小段
• 查看“模型状态”是否显示“✓ 模型已加载”

7.3 无法上传音频？

检查清单：

• 文件格式是否在支持范围内（WAV/MP3/M4A/FLAC/OGG/PCM）
• 文件大小是否超过 100MB？
• 浏览器是否阻止了上传行为？尝试刷新页面或更换浏览器

7.4 录音没有声音？

常见原因：

• 浏览器未授予麦克风权限
• 系统麦克风被其他程序占用
• 麦克风硬件故障或静音

解决步骤：

1. 检查浏览器右上角是否有麦克风禁止图标
2. 在系统设置中测试麦克风是否正常工作
3. 关闭 Zoom、Teams 等可能占用麦克风的应用

8. 总结：构建你的专属语音助手

通过本文的完整演示，你应该已经掌握了 FunASR 语音识别系统的全流程操作闭环：

1. 启动服务并访问 WebUI
2. 选择合适的模型与设备模式
3. 上传音频或实时录音
4. 设置参数并启动识别
5. 查看结果并导出所需格式
6. 应对常见问题进行调优

这套系统最大的价值在于：把复杂的语音识别技术封装成了普通人也能轻松使用的工具。无论是学生做课堂笔记、记者整理采访稿，还是企业做客服质检，都能从中受益。

更重要的是，它是本地化部署的，意味着你的语音数据不会上传到任何云端服务器，隐私安全更有保障。

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