Fun-ASR实战应用：快速搭建多语言会议记录系统

在跨国企业协作、国际学术交流或全球化产品开发中，一场跨语言的会议往往产生大量关键信息。传统人工记录方式效率低、成本高，且难以保证多语种内容的准确还原。而随着语音识别技术的发展，尤其是大模型驱动的多语言自动语音识别（MLT-ASR）系统的成熟，构建一个高效、精准的多语言会议记录系统已成为现实。

阿里通义实验室推出的Fun-ASR-MLT-Nano-2512模型，正是这一需求的理想解决方案。该模型支持31种语言的高精度识别，涵盖中文、英文、粤语、日文、韩文等主流语种，并具备方言识别、远场拾音优化等实用特性，参数规模达8亿，在性能与资源消耗之间实现了良好平衡。

本文将基于Fun-ASR-MLT-Nano-2512语音识别模型二次开发构建by113小贝镜像，手把手带你从零部署并集成该模型，打造一套可投入实际使用的多语言会议记录系统。

1. 业务场景与痛点分析

1.1 典型应用场景

跨国团队周会：中美韩三方远程会议，需同步生成中英双语文本纪要。
学术研讨会直播转录：实时将日语演讲内容转为文字，供非母语听众理解。
政府外事会谈辅助：对粤语和普通话混合发言进行高保真记录，确保政策表述无偏差。

1.2 现有方案的局限性

方案类型	主要问题
商用SaaS服务（如Google Speech-to-Text）	多语言切换复杂，隐私数据出境风险，按秒计费成本高
开源通用ASR模型（如Whisper）	对中文及小语种优化不足，远场噪声下识别率下降明显
本地化部署传统引擎	不支持多语言混合输入，无法处理方言变体

1.3 为什么选择 Fun-ASR-MLT-Nano-2512？

✅原生多语言支持：单一模型统一处理31种语言，无需频繁切换模型实例
✅抗噪能力强：针对会议室、电话会议等远场环境专门优化
✅轻量化设计：仅需4GB显存即可运行FP16推理，适合边缘设备部署
✅开源可控：代码可审计，满足企业级安全合规要求

2. 技术方案选型与部署实践

2.1 系统架构设计

[音频输入] ↓ [预处理模块] → 格式转换 (FFmpeg) + 降噪增强 ↓ [Fun-ASR-MLT-Nano-2512 推理服务] ├── 多语言识别核心 ├── 自动语种检测 └── 文本标准化（ITN） ↓ [后处理模块] ├── 时间戳对齐 ├── 分段摘要生成 └── 输出结构化JSON/Markdown ↓ [用户界面] ├── Web可视化平台 └── API接口调用

2.2 环境准备与依赖安装

根据镜像文档要求，首先确认基础环境：

# 操作系统检查 cat /etc/os-release | grep PRETTY_NAME # Python版本验证 python3 --version # 需 ≥ 3.8 # 安装系统依赖 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ffmpeg

创建独立虚拟环境以避免依赖冲突：

python3 -m venv funasr_env source funasr_env/bin/activate pip install --upgrade pip

2.3 模型部署与服务启动

克隆项目并进入目录：

git clone https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR.git cd Fun-ASR/Fun-ASR-MLT-Nano-2512

安装Python依赖：

pip install -r requirements.txt

启动Gradio Web服务（后台守护模式）：

nohup python app.py > /tmp/funasr_web.log 2>&1 & echo $! > /tmp/funasr_web.pid

提示：首次运行时模型会懒加载，等待约30–60秒完成初始化。

访问http://<服务器IP>:7860即可进入交互式界面。

2.4 Docker容器化部署（生产推荐）

为提升可移植性和稳定性，建议使用Docker方式进行部署。

编写Dockerfile：

FROM python:3.11-slim WORKDIR /app RUN apt-get update && apt-get install -y \ ffmpeg \ git \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 7860 CMD ["python", "app.py"]

构建并运行容器：

docker build -t funasr-nano:latest . docker run -d -p 7860:7860 --gpus all --name funasr funasr-nano:latest

通过docker logs funasr查看服务状态。

3. 核心功能实现与代码解析

3.1 使用Python API进行批量转录

以下脚本实现对会议录音文件夹的自动化批处理：

import os from funasr import AutoModel import json from datetime import datetime # 初始化模型 model = AutoModel( model=".", trust_remote_code=True, device="cuda:0" # 若无GPU，改为"cpu" ) def transcribe_meeting(audio_path: str, language_hint: str = None): """ 转录单个会议音频 :param audio_path: 音频路径 :param language_hint: 可选语言提示（如"中文"、"english"） :return: 包含文本和元信息的结果字典 """ try: res = model.generate( input=[audio_path], cache={}, batch_size=1, language=language_hint, itn=True # 启用文本正规化（数字、单位等） ) return { "filename": os.path.basename(audio_path), "transcript": res[0]["text"], "language_detected": res[0].get("language", "unknown"), "duration_seconds": res[0].get("duration", 0), "timestamp": datetime.now().isoformat(), "status": "success" } except Exception as e: return { "filename": os.path.basename(audio_path), "error": str(e), "status": "failed" } # 批量处理示例 input_dir = "./recordings/" output_file = "./meeting_notes.jsonl" with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: for filename in os.listdir(input_dir): if filename.lower().endswith((".mp3", ".wav", ".m4a")): full_path = os.path.join(input_dir, filename) result = transcribe_meeting(full_path, language_hint="中文") f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n") print(f"批量转录完成，结果已保存至 {output_file}")

关键参数说明：

参数	作用
`trust_remote_code=True`	允许加载自定义模型类（如修复后的model.py）
`device="cuda:0"`	指定GPU设备，若无CUDA则自动回退到CPU
`itn=True`	启用“逆文本正规化”，将“二零二四年”转为“2024年”等更易读格式
`batch_size=1`	当前模型不支持动态批处理，设为1确保稳定

3.2 多语言自动检测能力测试

Fun-ASR-MLT-Nano-2512 支持自动语种识别，无需手动指定语言。我们使用提供的示例音频进行验证：

test_files = [ "example/zh.mp3", # 中文 "example/en.mp3", # 英文 "example/ja.mp3", # 日文 "example/ko.mp3", # 韩文 "example/yue.mp3" # 粤语 ] for audio in test_files: res = model.generate(input=[audio], itn=True) print(f"{audio}: [{res[0]['language']}] {res[0]['text'][:50]}...")

输出结果表明模型能准确识别各语种并输出对应文本，尤其在粤语与普通话区分上表现优异。

3.3 性能优化技巧

（1）启用FP16降低显存占用

model = AutoModel( model=".", trust_remote_code=True, device="cuda:0", dtype="float16" # 显存减少近半，速度提升 )

（2）缓存机制提升重复识别效率

对于长期跟踪的会议系列，可复用部分上下文缓存：

cache = {} res = model.generate(input=["meeting_part1.mp3"], cache=cache) res = model.generate(input=["meeting_part2.mp3"], cache=cache) # 复用历史上下文

适用于连续分段录音的场景，有助于保持命名实体一致性。

4. 实际落地中的挑战与应对策略

4.1 常见问题与解决方案

问题现象	原因分析	解决方法
首次推理延迟过长（>60s）	模型懒加载+权重映射耗时	提前预热服务，或改用常驻进程
小语种识别准确率偏低	缺乏领域适配训练	添加prompt引导或微调LoRA
多人对话串词混乱	未做说话人分离（diarization）	前置使用PyAnnote等工具分轨
数字/专有名词错误	ITN规则未覆盖特定术语	自定义替换表后处理

4.2 提升专业术语识别准确率

在金融、医疗等行业会议中，专业词汇识别至关重要。可通过后处理补充修正：

TERMINOLOGY_MAP = { "deep seek": "DeepSeek", "q wen": "Qwen", "transformer": "Transformer", "llm": "LLM" } def post_process_text(text: str) -> str: for wrong, correct in TERMINOLOGY_MAP.items(): text = text.replace(wrong, correct) return text

未来可通过LoRA微调直接注入领域知识，实现端到端优化。