用Fun-ASR做了个语音转写工具，效果超出预期

在智能办公和语音交互日益普及的今天，高效、准确的本地化语音识别系统成为开发者与企业用户的刚需。然而，传统方案往往面临部署复杂、依赖云端、隐私风险高等问题。近期，我尝试使用钉钉联合通义推出的Fun-ASR大模型语音识别系统（构建by科哥），基于其提供的 WebUI 镜像快速搭建了一套语音转写工具，实际体验令人惊喜——不仅部署简单，识别效果也远超预期。

本文将从工程实践角度出发，详细介绍 Fun-ASR 的核心功能、关键技术实现以及我在实际项目中的落地经验，帮助你快速掌握这一轻量高效的本地 ASR 解决方案。

1. 快速上手：一键启动，开箱即用

1.1 环境准备与服务启动

Fun-ASR 最大的优势之一是“极简部署”。得益于预置的start_app.sh启动脚本，整个过程无需手动配置 Python 路径或安装依赖：

bash start_app.sh

该脚本内部完成了以下关键操作： - 设置PYTHONPATH指向本地funasr模块 - 指定模型路径（默认为models/funasr-nano-2512） - 启动 Gradio Web 服务并绑定端口

服务成功启动后，可通过以下地址访问：

本地访问: http://localhost:7860
远程访问: http://服务器IP:7860

整个流程可在 5 分钟内完成，真正实现了“点一点就能用”的目标。

1.2 功能概览

Fun-ASR WebUI 提供六大核心模块，覆盖了从单文件识别到批量处理的全场景需求：

功能	说明	适用场景
语音识别	基础 ASR 功能	单个音频文件识别
实时流式识别	模拟实时识别	麦克风录音实时转文字
批量处理	批量文件处理	多个音频文件批量识别
识别历史	历史记录管理	查看和管理识别记录
VAD 检测	语音活动检测	检测音频中的语音片段
系统设置	系统配置	调整模型和参数设置

这种模块化设计使得用户可以根据不同任务灵活选择功能，极大提升了使用效率。

2. 核心功能详解与工程实践

2.1 语音识别：精准转写的基石

输入方式多样化

Fun-ASR 支持两种输入方式： -上传音频文件：支持 WAV、MP3、M4A、FLAC 等主流格式 -麦克风录音：直接通过浏览器采集实时语音

对于会议录音、课程讲解等已有音频文件，推荐使用上传方式；而对于需要即时反馈的场景（如演讲辅助），则可启用麦克风模式。

参数优化策略

为了提升特定领域的识别准确率，Fun-ASR 提供了多项可调参数：

热词列表：每行一个词汇，用于增强专业术语识别能力
示例：开放时间营业时间客服电话
目标语言：支持中文、英文、日文（底层模型共支持 31 种语言）
启用文本规整 (ITN)：将口语表达转换为书面语
“一千二百三十四” → “1234”
“二零二五年” → “2025年”

建议在正式文档生成类任务中保持 ITN 开启，而在语音情感分析等需保留原始表达的任务中关闭。

2.2 实时流式识别：模拟真实流式体验

尽管 Fun-ASR 模型本身不原生支持流式推理，但系统通过VAD 分段 + 快速识别的方式模拟出接近实时的效果。

工作流程如下：

浏览器请求麦克风权限
录音数据被送入 VAD 模块进行分段
每个语音片段立即送入 ASR 模型识别
结果逐段输出，形成“准实时”转写效果

⚠️ 注意：此为实验性功能，适用于对延迟要求不高的场景。

2.3 批量处理：企业级应用利器

面对大量音频文件（如客服录音归档），手动逐个处理显然不可行。Fun-ASR 的批量处理功能完美解决了这一痛点。

使用步骤：

拖拽上传多个文件（建议单批不超过 50 个）
统一设置语言、ITN 和热词
点击“开始批量处理”
系统自动依次处理，并显示进度条

处理完成后，结果可导出为CSV 或 JSON格式，便于后续导入数据库或做数据分析。

性能优化建议：

使用 GPU 加速以缩短总耗时
将相似语言的文件分组处理
避免同时运行多个高负载任务

2.4 VAD 检测：智能预处理的关键环节

Voice Activity Detection（语音活动检测）是提升识别效率的重要前置步骤。

主要作用：

自动剔除静音片段，减少无效计算
将长音频切分为合理长度的语音段
提升整体识别速度与资源利用率

关键参数：

最大单段时长：默认 30,000ms（30秒），防止过长输入导致内存溢出
支持前后缓冲区（100–300ms），保留上下文信息

以下是典型的 VAD 分段逻辑伪代码：

def vad_split(audio, max_segment_ms=30000): segments = [] start_time = None for frame in audio.stream(): is_speech = model_vad(frame) if is_speech and start_time is None: start_time = frame.time elif not is_speech and start_time is not None: end_time = frame.time duration = (end_time - start_time) * 1000 if duration > max_segment_ms: split_points = segment_by_duration(start_time, end_time, max_segment_ms) segments.extend(split_points) else: segments.append((start_time, end_time)) start_time = None return segments

该机制确保了模型输入始终处于可控范围内，避免因长句导致 OOM 错误。

3. 系统架构与性能调优

3.1 设备自适应与资源管理

Fun-ASR 支持多种计算设备，可根据硬件环境自动切换：

if torch.cuda.is_available(): device = "cuda:0" elif hasattr(torch.backends, "mps") and torch.backends.mps.is_available(): device = "mps" # Apple Silicon else: device = "cpu"

不同模式下的性能表现：

模式	推理速度	适用场景
GPU (CUDA)	~1x 实时	高并发、低延迟需求
MPS (Mac)	~0.9x 实时	苹果生态用户
CPU	~0.5x 实时	边缘设备或测试环境

在 WebUI 的“系统设置”中可手动切换设备类型，方便调试与资源调配。

3.2 内存优化与异常处理

针对常见的 CUDA Out of Memory 问题，Fun-ASR 提供了两项实用功能： -清理 GPU 缓存：释放显存而不中断服务 -卸载模型：临时释放内存，适合多任务切换

此外，系统会自动监控内存状态并在必要时触发垃圾回收，显著提升了长时间运行的稳定性。

3.3 识别历史管理：持久化与可追溯

所有识别记录均存储于本地 SQLite 数据库中： - 路径：webui/data/history.db- 包含字段：ID、时间、文件名、原始结果、规整后文本、参数配置等

支持以下操作： - 搜索关键词（文件名或内容） - 查看完整详情 - 删除单条或多条记录 - 清空全部历史（谨慎操作）

该机制非常适合团队协作或长期项目使用，确保每次转写都有据可查。

4. 实际应用场景与最佳实践

4.1 典型应用场景

场景	应用方式	价值体现
会议纪要生成	会后上传录音 → 批量识别 → 导出文本	节省人工整理时间
教学培训记录	课堂录音自动转写	辅助复习与知识沉淀
客服质检分析	批量处理通话录音 → 提取关键词	提升服务质量评估效率
无障碍辅助	实时语音转文字	帮助听障人士获取信息