FunASR语音识别案例：法律文书语音转文字应用
1. 引言
在司法实践和法律服务领域，律师、法官及法务人员经常需要处理大量口头陈述内容，如庭审记录、当事人陈述、电话沟通等。传统的人工听写方式效率低、成本高且容易出错。随着语音识别技术的发展，自动化语音转文字成为提升法律文书生成效率的重要手段。
FunASR 是由阿里云开源的高性能语音识别工具包，支持多种预训练模型与自定义扩展。本文介绍一个基于speech_ngram_lm_zh-cn模型二次开发的 FunASR 应用案例——法律文书语音转文字系统，该版本由开发者“科哥”进行 WebUI 封装与功能优化，显著降低了使用门槛，并增强了实用性。
本系统特别适用于中文法律场景下的语音内容结构化处理，具备高准确率、支持标点恢复、时间戳输出以及多格式导出等功能，可广泛应用于案件笔录整理、证据材料归档、会议纪要撰写等实际业务中。
2. 系统架构与核心技术
2.1 整体架构设计
该系统采用前后端分离架构，核心识别引擎基于 FunASR 实现，前端通过 Gradio 构建交互式 WebUI，便于非技术人员操作。
[用户输入] ↓ [Web 浏览器（Gradio UI）] ↓ [Python 后端服务（app.main）] ↓ [FunASR 推理引擎（Paraformer/SenseVoice）] ↓ [结果处理模块（PUNC + VAD + 时间戳）] ↓ [输出：文本 / JSON / SRT]所有识别任务均在本地或私有服务器运行，保障敏感法律数据的安全性与合规性。
2.2 核心模型选型分析
系统提供两种主流 ASR 模型供选择：
| 模型名称 | 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Paraformer-Large | 大模型 | 高精度、强上下文理解能力 | 对准确性要求高的正式文书 |
| SenseVoice-Small | 小模型 | 响应快、资源占用少 | 快速草稿记录、实时录音 |
- Paraformer-Large基于非自回归架构，在长句识别和专业术语捕捉方面表现优异，适合复杂法律语境。
- SenseVoice-Small支持多语言混合识别，响应延迟低于500ms，适合移动端或轻量级部署。
两者均基于speech_ngram_lm_zh-cn进行语言模型增强，有效提升中文语法连贯性和专有名词识别准确率。
2.3 关键技术组件解析
2.3.1 语音活动检测（VAD）
启用后可自动分割静音段落，避免无效内容干扰识别结果。对于长时间录音（如庭审全程），VAD 能精准提取有效语音片段，减少误识别。
2.3.2 标点恢复（Punctuation Recovery）
原始语音无标点，但法律文书对句式结构要求严格。系统集成 PUNC 模块，能根据语义自动添加逗号、句号、问号等，大幅提升可读性。
示例：
输入音频：“今天开庭审理原告张三诉被告李四合同纠纷一案”
输出文本：“今天开庭审理原告张三诉被告李四合同纠纷一案。”
2.3.3 时间戳输出
每个识别片段附带起止时间信息，可用于： - 视频/音频证据标注 - 定位关键发言节点 - 自动生成带时间索引的笔录
格式示例：
{ "text": "我方认为该合同存在重大误解", "start": 124.5, "end": 130.2 }3. 法律场景下的实践应用流程
3.1 使用准备
环境依赖
- Python >= 3.8
- CUDA >= 11.7（GPU加速推荐）
- 显存 ≥ 6GB（使用 Paraformer-Large）
安装命令
git clone https://github.com/kge/FunASR-WebUI.git cd FunASR-WebUI pip install -r requirements.txt python app.main.py --port 7860 --device cuda启动成功后访问：http://localhost:7860
3.2 典型应用场景操作指南
场景一：庭审录音转笔录
背景：某民事案件庭审持续90分钟，需快速生成初步笔录。
操作步骤：
- 在控制面板选择：
- 模型：Paraformer-Large（追求高精度）
- 设备：CUDA（启用GPU加速）
功能开关：全部开启（PUNC + VAD + 时间戳）
上传
.wav格式录音文件（采样率16kHz）设置参数：
- 批量大小：600秒（覆盖整段录音）
识别语言：zh（中文）
点击“开始识别”，等待约3分钟完成处理
查看“详细信息”标签页，核对关键陈述的时间位置
下载
text_001.txt和result_001.json分别用于编辑和存档
优势体现： - 自动分段，每句话独立成行 - 添加合理标点，接近人工整理效果 - 时间戳精确到毫秒，便于回溯核实
场景二：当事人电话沟通记录
背景：客户来电说明案件细节，需即时生成摘要。
操作步骤：
- 使用浏览器麦克风功能实时录音
- 讲述完毕后点击“停止录音”
- 切换至 SenseVoice-Small 模型以加快响应
- 开启“自动检测语言”（应对可能夹杂英文术语）
- 一键识别并复制文本结果
输出示例：
客户来电反映，其与ABC公司签订了一份为期三年的服务协议， 编号为HT20250401，约定每月支付费用8,000元。 但对方未按第5条履行技术支持义务，已构成违约。 希望启动律师函程序。此过程全程不超过2分钟，极大提升响应效率。
4. 性能优化与工程建议
4.1 提升识别准确率的关键措施
| 措施 | 说明 |
|---|---|
| 统一音频格式 | 转换为16kHz单声道WAV，避免编码兼容问题 |
| 降噪预处理 | 使用Audacity等工具去除背景噪音 |
| 清晰发音 | 提醒说话人语速适中、避免重叠讲话 |
| 正确选择模型 | 高质量录音用Paraformer，实时交互用SenseVoice |
4.2 大文件处理策略
针对超过5分钟的长音频，建议采取以下方法：
- 分段上传：将音频切分为≤5分钟的小段
- 合并结果：利用时间戳拼接各段输出
- 命名规范：按顺序编号
audio_001.wav,audio_002.wav便于管理
也可修改代码中的max_duration参数以支持更长输入（需足够显存）。
4.3 私有化部署安全建议
考虑到法律数据的高度敏感性，推荐以下部署方案：
- 本地服务器部署：不接入公网，杜绝数据泄露风险
- 权限控制：限制IP访问范围，设置登录认证
- 日志审计：记录每次识别的操作时间与用户信息
- 定期清理：配置脚本自动删除
outputs/目录下超过7天的文件
5. 输出格式与后续处理
5.1 多样化导出选项
系统支持三种标准格式下载，满足不同用途需求：
| 格式 | 扩展名 | 用途 |
|---|---|---|
| 纯文本 | .txt | 编辑、复制粘贴至Word |
| JSON | .json | 程序调用、数据库导入 |
| SRT 字幕 | .srt | 视频证据同步播放显示 |
5.2 与其他办公系统的集成思路
与OA系统对接
将.json结果通过API推送到内部办案系统，实现语音记录自动归档。生成起诉状初稿
结合大模型（如通义千问），将识别文本作为输入，自动生成法律文书草稿。构建语音知识库
所有历史识别结果统一存储，支持关键词检索（如“违约金”、“解除合同”）。
6. 总结
6. 总结
本文介绍了基于 FunASR 及其衍生项目 speech_ngram_lm_zh-cn 的法律文书语音转文字解决方案，重点展示了由“科哥”开发的 WebUI 版本在真实法律场景中的落地价值。通过图形化界面、多模型支持、标点恢复与时间戳等功能，系统实现了从“听得见”到“用得上”的跨越。
核心价值总结如下： 1.高效性：90分钟录音可在3分钟内完成转写，效率提升30倍以上 2.准确性：结合 N-gram 语言模型，专业术语识别准确率达92%+ 3.安全性：支持本地化部署，确保涉密信息不出内网 4.易用性：无需编程基础，普通法务人员即可独立操作
未来可进一步探索方向包括： - 训练法律领域专用声学模型 - 集成实体识别（人名、公司名、条款编号） - 实现语音情绪分析辅助判断证言可信度
该系统不仅适用于律师事务所，也可推广至法院、仲裁机构、企业法务部等单位，助力法律行业数字化转型。
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