Fun-ASR支持中英日三语，多语言识别这样设置

在语音交互日益普及的今天，跨语言识别能力已成为企业级语音系统的核心需求之一。尤其是在全球化协作、跨国客服、多语种会议记录等场景下，单一语言识别已无法满足实际业务需要。Fun-ASR 作为钉钉与通义实验室联合推出的高性能语音识别大模型系统，不仅具备出色的中文识别能力，还原生支持英文、日文等多种语言，并通过简洁直观的 WebUI 界面实现了灵活的语言切换与精准识别配置。

本文将深入解析 Fun-ASR 如何实现中英日三语识别，重点介绍其多语言识别机制、参数设置方法以及工程实践中的优化建议，帮助开发者和企业用户快速上手并高效应用该功能。

1. 多语言识别的技术背景

1.1 为什么需要多语言支持？

随着企业服务范围的扩展，语音数据来源日趋多样化。例如：

跨国公司内部会议常出现中英文混杂发言；
日资企业客服热线需处理大量日语来电；
出海电商平台的用户反馈音频涵盖多种语言。

传统 ASR 系统通常针对单一语言训练模型，面对混合语种时表现不佳，甚至出现误识别或漏识别。而 Fun-ASR 基于大规模多语言语料训练的大模型架构（Fun-ASR-Nano-2512），能够自动识别并转写不同语言的语音内容，在保持高准确率的同时降低部署复杂度。

1.2 支持语言范围

根据官方文档，Fun-ASR 当前共支持 31 种语言，其中包括：

中文（普通话、方言）
英文（美式、英式）
日文（标准日语）

本篇聚焦于最常用的三种语言——中、英、日的识别设置与使用技巧。

2. 多语言识别功能详解

2.1 目标语言选择机制

Fun-ASR 的多语言识别并非依赖多个独立模型，而是采用统一的多语言端到端模型架构。用户在使用时只需在界面中指定“目标语言”，系统便会激活对应的语言解码路径，从而实现精准转写。

可选语言选项：

中文
英文
日文

注意：虽然模型具备一定的自动语种检测能力，但为确保最佳识别效果，强烈建议手动指定目标语言。

2.2 语言识别工作流程

整个识别过程遵循以下逻辑：

graph TD A[上传音频] --> B{判断语言类型} B --> C[用户指定目标语言] C --> D[加载对应语言解码器] D --> E[执行语音识别] E --> F[输出文本结果] F --> G[可选ITN规整]

该流程体现了“以用户配置为主、模型能力为辅”的设计理念，既保证了灵活性，又避免了因自动判断错误导致的识别偏差。

3. 实际操作指南：如何设置中英日三语识别

3.1 单文件语音识别设置

步骤一：上传音频文件

进入 WebUI 主页后，点击“上传音频文件”按钮，选择本地的 WAV、MP3、M4A 或 FLAC 格式文件。

步骤二：配置目标语言

在参数设置区域找到“目标语言”下拉菜单，根据音频内容选择：

若为中文讲话 → 选择“中文”
若为英语演讲 → 选择“英文”
若为日语访谈 → 选择“日文”

步骤三：启用文本规整（ITN）

勾选“启用文本规整 (ITN)”选项，可将口语化表达转换为书面形式。例如：

口语表达	规整后
一千二百三十四	1234
two thousand twenty-five	2025
にせんにじゅうごねん	2025年

此功能对数字、日期、单位等格式化信息的规范化尤为重要，建议始终保持开启状态。

步骤四：开始识别

点击“开始识别”按钮，等待几秒至数十秒（取决于音频长度和设备性能），即可查看原始识别文本与规整后文本。

3.2 批量处理多语言文件

当需要处理多个不同语言的音频文件时，推荐按语言分组进行批量处理，以确保每批任务使用一致的语言配置。

操作步骤：

将所有待处理音频按语言分类（如chinese/,english/,japanese/）。
分别进入各目录，批量上传同语言文件。
在“批量处理”页面设置统一的目标语言。
启动批量识别任务。

示例代码：自动化预处理脚本（Python）

import os import shutil def group_files_by_language(src_dir, dest_base): """按语言标签分类音频文件""" lang_map = { 'zh': 'chinese', 'en': 'english', 'ja': 'japanese' } for filename in os.listdir(src_dir): if not filename.endswith(('.wav', '.mp3', '.m4a')): continue # 假设文件名包含语言标识，如 meeting_zh_01.wav lang_code = None for code in lang_map: if f'_{code}_' in filename or f'_{code}.' in filename: lang_code = code break if lang_code: target_folder = os.path.join(dest_base, lang_map[lang_code]) os.makedirs(target_folder, exist_ok=True) shutil.copy( os.path.join(src_dir, filename), os.path.join(target_folder, filename) ) # 使用示例 group_files_by_language("raw_audio/", "organized/")

该脚本可用于自动化整理混杂的多语言音频数据，提升后续批量处理效率。

3.3 实时流式识别中的语言设置

尽管 Fun-ASR 的实时流式识别为实验性功能（基于 VAD 分段 + 快速识别模拟），但在麦克风输入场景下仍可实现准实时的多语言转写。

设置要点：

在“实时流式识别”页面，先选择目标语言；
点击麦克风图标开始录音；
说话完毕后停止录音，系统自动分段识别并拼接结果。

⚠️ 注意：当前版本不支持实时语种切换，因此在整个录音过程中应尽量保持单一语言输出。

4. 提升多语言识别准确率的关键策略

4.1 使用热词增强专业术语识别

对于特定领域词汇（如品牌名、产品型号、行业术语），可通过“热词列表”功能显著提升识别准确率。

示例：设置多语言热词

# 中文热词 钉钉 通义千问 科哥 # 英文热词 DingTalk Qwen Fun-ASR # 日文热词 ディンタンク トウギ コーカ

将上述词汇添加至热词输入框，每行一个词，无需标注语言。模型会根据当前目标语言自动匹配相关热词。

4.2 音频预处理建议

采样率：推荐 16kHz 或 44.1kHz，过高或过低均可能影响识别效果；
声道数：单声道优先，立体声可合并为单声道以减少干扰；
噪音控制：使用降噪工具（如 Audacity）预处理背景噪声较大的音频；
静音裁剪：利用 VAD 功能去除首尾无效静音段，提升识别专注度。

4.3 设备与性能调优

计算设备选择：

设备类型	推荐场景
CUDA (GPU)	大批量、高并发任务，追求速度
CPU	小规模测试、资源受限环境
MPS (Apple Silicon)	Mac 用户首选，能效比高

性能参数调整：

批处理大小（Batch Size）：默认为 1，若 GPU 内存充足可尝试设为 2–4 以提升吞吐；
最大长度：控制输入音频的最大帧数，避免超长音频导致内存溢出。

5. 常见问题与解决方案

5.1 识别结果语言混乱怎么办？

原因分析： - 未正确设置目标语言； - 音频中存在严重语码混用（code-switching）； - 模型未充分学习某些语言组合模式。

解决方法： 1. 明确指定目标语言； 2. 对混合语言音频先做人工分割； 3. 添加关键术语作为热词辅助识别。

5.2 日语识别准确率偏低？

可能原因： - 日语发音较快，连读现象普遍； - 汉字词与片假名混用增加理解难度； - 缺乏足够日语训练语料。

优化建议： - 提供清晰、慢速的日语录音； - 添加常用日语词汇至热词列表； - 启用 ITN 规整，帮助标准化输出。

5.3 如何验证识别准确性？

推荐采用“黄金标准对比法”：

准备一段已知正确文本的测试音频；
使用 Fun-ASR 进行识别；
计算WER（Word Error Rate）指标评估误差：

from jiwer import wer reference = "你好，欢迎使用 Fun-ASR 语音识别系统" hypothesis = "你好 欢迎使用 fun asr 语音识别系统" error_rate = wer(reference, hypothesis) print(f"词错误率: {error_rate:.2%}")

通过定期测试 WER，可量化评估不同语言下的识别质量变化趋势。