FunASR会议记录实战：1块钱体验智能语音转写

你是不是也和我一样，每周都要参加好几场部门会议？会后还得花上几个小时把录音逐字整理成文字纪要。光是想想就头大——3小时的录音，手动听写至少得6小时起步，眼睛累、手酸、效率低，还容易漏重点。

但公司又不给配GPU服务器，自己买显卡成本太高，租云服务动不动几十上百块……有没有一种便宜、简单、准确率高的办法，让普通人也能用上AI语音转写？

答案是：有！今天我就来手把手教你，只花1块钱，用FunASR完成3小时会议录音的自动转写。整个过程不需要任何编程基础，也不用自己装环境、调模型，全程图形化操作，小白也能轻松上手。

学完这篇，你将掌握：

什么是FunASR，为什么它特别适合中文会议场景
如何在没有GPU的情况下低成本使用高性能语音识别
一键部署FunASR镜像的具体步骤
实际处理长音频的完整流程和参数设置技巧
常见问题怎么解决，如何提升识别准确率

别再手动敲字了，从现在开始，让AI帮你打工！

1. 为什么行政人员该试试FunASR？

1.1 传统会议记录有多痛苦？

我们先来算一笔账。假设你每周要整理一场3小时的会议录音：

按正常语速，每分钟大约说180个字
3小时 = 180分钟 × 180字 ≈32,400字
手动听写平均速度约30字/分钟（还要反复回放）
需要时间：32,400 ÷ 30 ≈1,080分钟 = 18小时

也就是说，每周光是写会议纪要就要干一整天！更别说遇到多人发言、口音重、背景噪音等情况，效率更低。

而且人工整理很容易出错： - 漏记关键决策 - 记错责任人 - 时间节点模糊 - 专业术语听不清

这些都不是小问题，轻则影响执行，重则引发误会甚至责任纠纷。

1.2 FunASR能带来什么改变？

FunASR是阿里巴巴达摩院开源的一套工业级语音识别工具包，专为中文场景优化。你可以把它理解成“国产版的Whisper”，但它有几个关键优势特别适合咱们行政人员：

💡 提示：FunASR不是只能识别普通话，对带口音的中文、专业术语、会议常用表达都有专门训练。

它能做什么？

把录音文件自动转成文字稿
自动分段，区分不同发言人（需配合VAD模型）
添加标点符号，让文本可读性强
支持离线运行，数据更安全
可处理长达数小时的音频

和其他工具比有什么不一样？

很多语音转写工具要么收费贵（比如某讯飞按分钟计费），要么需要联网上传音频（隐私风险），要么只能处理短片段。

而FunASR最大的特点是：支持非流式全量转写。这意味着它可以一次性处理完整的长音频，并通过“第二遍扫描”技术提升准确率——就像你写完作文后再通读一遍修改错别字一样。

这对我们处理3小时会议录音来说，简直是量身定制。

1.3 没GPU也能用？真的只要1块钱？

我知道你在想什么：“你说得挺好，但FunASR不是要GPU吗？我没显卡怎么办？”

没错，高质量语音识别确实需要GPU加速。但如果自建服务器或买高端显卡，成本太高。

好消息是：现在有一些平台提供了预配置好的FunASR镜像，你可以按小时租用带GPU的计算资源。以常见的配置为例：

使用NVIDIA RTX 4090级别的GPU
每小时费用约0.5~1元人民币
转写3小时录音实际耗时约20~30分钟
总花费控制在1元左右

也就是说，原来要花18小时做的事，现在花30分钟+1块钱就能搞定，还不用担心打字疲劳和遗漏重点。

关键是，这种服务通常提供JupyterLab界面，点点鼠标就能操作，完全不用懂Linux命令行。

2. 一键部署FunASR镜像：零基础也能上手

2.1 准备工作：选择合适的镜像版本

市面上有多个基于FunASR的镜像，我们要选一个开箱即用、自带WebUI或Notebook示例的版本。

推荐选择包含以下组件的镜像： -funasr主程序（v2.0以上） -modelscope模型库（用于下载预训练模型） - JupyterLab 或 WebUI 界面 - 示例脚本：如audio_to_text.py、realtime_asr.ipynb

这样的镜像好处是：你不需要自己写代码，只需要上传音频、运行脚本、下载结果即可。

⚠️ 注意：不要选纯命令行版本的镜像，除非你熟悉Python和终端操作。

2.2 部署步骤详解（图文流程）

下面我带你一步步完成部署。整个过程就像点外卖一样简单。

第一步：选择镜像并启动实例

进入平台首页，在搜索框输入“FunASR”
找到带有“中文语音识别”、“会议转写”标签的镜像
点击“使用此镜像”或“一键部署”
选择GPU类型（推荐RTX 4090或A10G）
设置运行时长（建议先选1小时，够用了再续费）
点击“立即启动”

等待2~3分钟，系统会自动拉取镜像、分配GPU、启动容器。

第二步：进入JupyterLab操作界面

实例启动成功后，你会看到一个访问链接，点击打开就是JupyterLab界面。

这个界面长得有点像Google Docs，但它是用来运行代码和管理文件的。

常见目录结构如下：

/ ├── notebooks/ ← 示例笔记本都在这里 ├── models/ ← 模型缓存目录 ├── audio_samples/ ← 可以放测试音频 └── output/ ← 转写结果保存在这里

第三步：运行示例脚本开始转写

找到名为funasr_transcribe.ipynb的Notebook文件，双击打开。

你会看到几个代码块，依次执行即可：

# 第1步：加载模型 from funasr import AutoModel model = AutoModel(model="paraformer-zh")

# 第2步：指定音频路径 audio_file = "audio_samples/meeting_3hours.wav"

# 第3步：开始转写 result = model.generate(input=audio_file) print(result[0]["text"])

# 第4步：保存结果 with open("output/meeting_notes.txt", "w") as f: f.write(result[0]["text"])

每一步都只需点击左侧的“▶”按钮运行，就像播放PPT一样。

💡 提示：第一次运行时会自动下载模型（约500MB），之后就快多了。

2.3 如何上传你的会议录音？

有两种方式可以把本地录音传到平台上：

方法一：直接拖拽上传（推荐新手）

在JupyterLab左侧文件浏览器中，点击“上传”图标，然后把你的.wav或.mp3文件拖进去就行。支持批量上传。

方法二：使用wget命令下载网络音频

如果你的录音存在网盘或内网服务器，可以生成分享链接，用命令下载：

wget https://your-drive-link.com/meeting_final.mp3 -O audio_samples/current_meeting.mp3

支持格式包括：WAV、MP3、FLAC、M4A等常见音频格式。

3. 处理3小时会议录音：实战全流程

3.1 音频预处理：提升识别准确率的关键

很多人直接扔个录音进去就跑，结果发现错字连篇。其实稍微做点预处理，效果能提升一大截。

建议操作清单：

转换为WAV格式：MP3有压缩损失，WAV无损更适合识别
采样率统一为16kHz：大多数ASR模型的标准输入
单声道音频：立体声没必要，还能减小文件体积
去除静音段：开头结尾的空白部分会影响VAD判断

可以用FFmpeg一键完成：

ffmpeg -i meeting_raw.mp3 \ -ar 16000 \ -ac 1 \ -f wav \ meeting_processed.wav

这条命令的意思是： --i输入原始文件 --ar 16000重采样到16kHz --ac 1转为单声道 - 输出为WAV格式

处理后的文件大小一般能缩小30%~50%，转写速度更快。

3.2 选择正确的模型组合

FunASR支持多种模型搭配，针对会议场景，我推荐这套“黄金组合”：

功能	推荐模型	说明
语音识别	`paraformer-zh`	中文专用，准确率高，支持长句
语音活动检测	`fsmn-vad`	判断哪里有人说话，避免空转
标点恢复	`ct-punc`	自动加逗号、句号，提升可读性

在代码中这样调用：

model = AutoModel( model="paraformer-zh", vad_model="fsmn-vad", punc_model="ct-punc" )

这套组合实测下来，对会议室环境下的多人对话识别效果很好，尤其能处理“你一句我一句”的抢话情况。

3.3 分块处理超长音频（重要！）

虽然FunASR支持长音频，但一次性处理3小时录音可能会内存溢出或超时中断。

我的经验是：把音频切成30分钟一段，分别处理后再合并。

切片命令：

# 每30分钟切一片 ffmpeg -i meeting_full.wav \ -f segment \ -segment_time 1800 \ -c copy \ chunk_%03d.wav

然后写个批量处理脚本：

import os results = [] for file in sorted(os.listdir(".")): if file.startswith("chunk_") and file.endswith(".wav"): print(f"正在处理 {file}...") res = model.generate(input=file) results.append(res[0]["text"]) # 合并所有结果 full_text = "\n\n".join(results) with open("final_notes.txt", "w") as f: f.write(full_text)

这样做有两个好处： 1. 避免单次任务失败导致前功尽弃 2. 可以并行处理（如果平台支持多任务）

3.4 查看与导出转写结果

转写完成后，你会在output/目录下看到生成的文本文件。

建议做三件事：

打开看看有没有明显错误：比如人名、专业术语是否识别正确
复制到Word或飞书文档中排版：调整标题、加粗重点内容
标注发言人：虽然FunASR目前不直接支持声纹分离，但可以根据上下文手动标记“A说”、“B补充”等

最终成果大概长这样：

【会议主题】Q3项目进度同步会 【时间】2025年3月20日 14:00-17:00 【参会人员】张伟、李娜、王强、赵敏 张伟：首先汇报一下整体进展，目前模块A已完成联调，预计下周上线。 李娜：客户反馈新界面操作不够直观，建议增加引导提示。 王强：后端性能测试发现峰值延迟较高，正在排查数据库瓶颈...

是不是比手敲快多了？

4. 常见问题与优化技巧

4.1 遇到识别错误怎么办？

再好的AI也不是百分百准确。以下是几种典型错误及应对方法：

错误类型1：专业术语识别错误

例如：“API接口”被写成“阿皮接口”

解决方案： - 在转写后用查找替换功能批量修正 - 如果平台支持，可以尝试加载自定义词典（需提前准备）

错误类型2：人名识别不准

例如：“陈昊”变成“晨浩”

解决方案： - 录音时让本人先念一遍名字：“我是陈昊，CHEN HAO” - 后期统一替换，建立常用人名词库

错误类型3：数字和日期混乱

例如：“2025年”变成“二零二五”，“15万”变成“十五万”

建议做法： - 尽量用口语化表达：“明年”、“十五万元” - 或者后期统一格式化

4.2 如何进一步提升准确率？

除了选对模型，还可以从这几个方面优化：

提升录音质量

使用手机录音时，尽量放在桌面上，远离空调、风扇等噪音源
建议使用外接麦克风，拾音效果更好
多人会议可用录音笔，支持360°收音

调整模型参数

有些高级选项可以微调：

model = AutoModel( model="paraformer-zh", vad_model="fsmn-vad", punc_model="ct-punc", batch_size=64, # 批处理大小，影响速度 hotwords="项目管理 OKR" # 热词增强，提高特定词汇准确率 )

hotwords参数特别有用，把你公司常用的术语、产品名填进去，识别率立马提升。