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零基础部署中文语音识别模型｜FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn实操

你是否也遇到过这样的场景：会议录音要整理成文字、视频内容需要生成字幕、客服通话想自动归档？手动转录费时又费力。今天，我就带你用一个开源镜像，零代码基础也能快速搭建属于自己的中文语音识别系统。

本文使用的镜像由开发者“科哥”基于 FunASR 和speech_ngram_lm_zh-cn语言模型二次开发构建，内置 WebUI 界面，支持上传音频文件和浏览器实时录音两种方式，识别结果还能一键导出为文本、JSON 或 SRT 字幕文件。整个过程无需写一行代码，适合所有想快速体验 AI 语音识别能力的朋友。

1. 为什么选择这个镜像？

在动手之前，先说说为什么推荐这个特定的镜像。

1.1 开箱即用，省去复杂配置

传统的 ASR（自动语音识别）部署往往需要安装依赖、下载模型、配置环境变量，甚至还要编译源码。而这个镜像已经将FunASR 框架、Paraformer-Large/SenseVoice-Small 识别模型、speech_ngram_lm_zh-cn 中文语言模型全部打包好，启动后直接通过浏览器访问即可使用，真正做到了“开箱即用”。

1.2 支持中文优化的语言模型

很多通用语音识别模型对中文的支持不够好，尤其是专业术语、数字、地名等容易识别错误。这个镜像特别集成了speech_ngram_lm_zh-cn这个中文语言模型，它能显著提升中文文本的连贯性和准确性，比如把“阿里巴巴”识别成“阿里八八”的尴尬情况会大大减少。

1.3 友好的 Web 界面操作

不需要命令行，不需要编程，就像使用普通网页一样：

• 点击上传音频
• 选择模型和参数
• 一键开始识别
• 结果直接展示并可下载

对于非技术人员来说，这是最友好的使用方式。

2. 快速部署与启动

接下来我们一步步来部署这个语音识别系统。整个过程只需要几个简单的命令。

2.1 准备工作

你需要一台 Linux 服务器或本地机器（Windows 也可，但建议使用 WSL），并确保已安装以下软件：

• Docker（版本 ≥ 20.10）
• Git（可选，用于克隆文档）

如果你还没安装 Docker，可以运行以下命令快速安装（适用于 Ubuntu/CentOS）：

curl -fsSL https://get.docker.com | sh sudo usermod -aG docker $USER

提示：执行完后建议重新登录用户或重启终端，以便无需sudo即可运行 Docker 命令。

2.2 启动镜像服务

开发者已经将镜像发布到公开仓库，我们可以直接拉取并运行。

docker run -d --name funasr-webui \ -p 7860:7860 \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr-webui:latest

解释一下这条命令：

• -d：后台运行容器
• --name funasr-webui：给容器起个名字方便管理
• -p 7860:7860：将宿主机的 7860 端口映射到容器内部
• 最后是镜像地址

等待几秒钟，镜像就会下载并自动启动服务。

2.3 检查服务状态

查看容器是否正常运行：

docker logs funasr-webui

如果看到类似以下输出，说明服务已就绪：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:7860

此时你可以打开浏览器，访问：

http://localhost:7860

如果你是在云服务器上部署，请将localhost替换为你的公网 IP 地址：

http://<你的服务器IP>:7860

你应该能看到一个紫蓝渐变风格的 Web 页面，标题为“FunASR 语音识别 WebUI”，这就表示部署成功了！

3. 使用界面详解

现在我们来熟悉一下这个 WebUI 的各个功能区域。

3.1 界面布局概览

整个页面分为左右两栏：

• 左侧控制面板：用于选择模型、设备、功能开关等
• 右侧主操作区：上传音频、开始识别、查看结果

顶部有应用名称和版权信息：“webUI二次开发 by 科哥”。

3.2 模型与设备选择

模型选项

• Paraformer-Large：大模型，识别精度高，适合对准确率要求高的场景
• SenseVoice-Small：小模型，响应速度快，适合实时交互或资源有限的情况

默认选中的是 SenseVoice-Small，你可以根据需求切换。

设备选项

• CUDA：使用 GPU 加速（如果有 NVIDIA 显卡且安装了驱动）
• CPU：纯 CPU 推理，兼容性更好

如果你没有独立显卡，保持 CPU 模式即可。虽然速度稍慢，但依然可用。

3.3 功能开关说明

这三个复选框可以提升识别体验：

建议新手首次使用时都勾上，效果更完整。

4. 实际使用流程

下面我们通过两个典型场景来演示如何使用。

4.1 方式一：上传音频文件识别

这是最常见的使用方式，适合处理会议录音、播客、课程讲座等已有音频文件。

步骤 1：准备音频文件

支持的格式包括：

• WAV (.wav)
• MP3 (.mp3)
• M4A (.m4a)
• FLAC (.flac)
• OGG (.ogg)
• PCM (.pcm)

推荐使用16kHz 采样率的音频，这是大多数语音模型的标准输入。

步骤 2：上传并设置参数

1. 在右侧点击“上传音频”按钮，选择本地文件
2. 设置“批量大小（秒）”，默认 300 秒（5 分钟），最长支持 600 秒
3. 选择识别语言：
   • auto：自动检测（推荐）
   • zh：强制中文
   • en：英文
   • yue：粤语
   • ja：日语
   • ko：韩语

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，等待处理完成。识别时间取决于音频长度和所选模型。

步骤 4：查看结果

识别完成后，结果会显示在下方三个标签页中：

• 文本结果：干净的纯文本，可直接复制粘贴使用
• 详细信息：JSON 格式，包含每个词的置信度、时间戳等元数据
• 时间戳：按句子划分的时间区间，格式如[001] 0.000s - 2.500s

4.2 方式二：浏览器实时录音

如果你想测试即时语音转文字的能力，可以直接用麦克风录音。

操作步骤

1. 点击“麦克风录音”按钮
2. 浏览器会弹出权限请求，点击“允许”
3. 对着麦克风说话，说完后点击“停止录音”
4. 点击“开始识别”进行处理

这种方式非常适合做口语练习、语音笔记等轻量级应用。

5. 结果导出与保存

识别完成后，你可以将结果导出为多种格式，满足不同用途。

5.1 导出按钮功能

SRT 是最常见的字幕格式，几乎所有视频编辑软件（如 Premiere、剪映）都支持导入。

5.2 文件存储路径

所有输出文件都会保存在容器内的outputs/目录下，命名规则为：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/ ├── audio_001.wav ├── result_001.json ├── text_001.txt └── subtitle_001.srt

每次识别都会创建一个新的时间戳目录，避免覆盖旧文件。

如果你想从宿主机访问这些文件，可以在启动容器时挂载目录：

docker run -d --name funasr-webui \ -p 7860:7860 \ -v ./outputs:/app/outputs \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr-webui:latest

这样识别结果就会同步保存到你当前目录下的outputs文件夹中。

6. 提升识别质量的实用技巧

虽然这个系统开箱即用，但要想获得更好的识别效果，还需要注意一些细节。

6.1 音频质量优先

再强大的模型也敌不过糟糕的录音。建议：

• 尽量使用清晰的录音设备
• 避免背景噪音（如风扇声、交通噪声）
• 说话人距离麦克风不要太远
• 保持适中的语速，不要过快或含糊不清

6.2 正确选择语言模式

• 如果是纯中文内容，选择zh比auto更稳定
• 中英混合内容建议使用auto
• 方言或特殊口音可尝试对应语言模型（如粤语选yue）

6.3 合理使用 VAD 和 PUNC

• VAD能有效跳过空白段落，加快处理速度
• PUNC让文本更有可读性，但偶尔会出现标点错误，后期可人工校对

6.4 处理长音频的小技巧

单次最多支持 10 分钟音频。如果录音更长，建议：

• 提前用音频编辑软件分段
• 或者使用脚本批量处理多个文件

7. 常见问题与解决方案

在实际使用中可能会遇到一些问题，这里列出高频疑问及应对方法。

7.1 识别结果不准确怎么办？

可能原因与对策：

• 音频质量差 → 重新录制或使用降噪工具预处理
• 语言选择错误 → 改为zh或auto
• 背景噪音大 → 开启 VAD，或后期降噪
• 专业词汇未识别 → 当前版本暂不支持热词，后续可考虑定制模型

7.2 识别速度太慢？

检查点：

• 是否使用了 CPU 模式？如有 GPU 建议切换至 CUDA
• 是否选择了 Paraformer-Large 大模型？追求速度可改用 SenseVoice-Small
• 音频是否过长？建议分段处理

7.3 无法上传音频文件？

请确认：

• 文件格式是否在支持列表内（推荐 MP3/WAV）
• 文件大小是否超过限制（建议小于 100MB）
• 浏览器是否正常工作（可尝试更换 Chrome/Firefox）

7.4 录音没有声音？

排查步骤：

• 浏览器是否授予麦克风权限
• 系统麦克风是否被其他程序占用
• 麦克风硬件是否正常（可在系统设置中测试）

7.5 如何提高整体准确率？

综合建议：

• 使用 16kHz 采样率的高质量音频
• 减少环境噪音
• 清晰发音，避免吞音
• 选择合适的识别语言
• 后期结合人工校对

8. 总结

通过这篇教程，你应该已经成功部署并使用了基于 FunASR 和speech_ngram_lm_zh-cn的中文语音识别系统。整个过程无需编写任何代码，只需几条命令就能拥有一个功能完整的语音转文字工具。

这套方案特别适合以下人群：

• 内容创作者：快速生成视频字幕
• 教育工作者：将讲课录音转为讲义
• 企业用户：会议纪要自动化
• 开发者：作为项目原型快速验证想法

更重要的是，这个镜像是永久开源免费的，由社区开发者“科哥”维护，承诺不收取任何费用。

未来如果你有更高阶的需求，比如私有化部署、API 接口调用、热词定制等，也可以在此基础上进行二次开发。

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