惊艳！Fun-ASR打造的粤语语音识别案例展示

1. 引言：多语言语音识别的新突破

随着全球化进程加速，跨语言交流需求日益增长。传统语音识别系统往往局限于单一语言支持，难以满足真实场景下的多语种混合输入需求。阿里通义实验室推出的Fun-ASR-MLT-Nano-2512多语言语音识别大模型，正是为解决这一痛点而生。

该模型基于800M参数规模构建，支持包括中文、英文、粤语、日文、韩文在内的31种语言高精度识别，尤其在方言识别、歌词识别和远场识别等复杂场景中表现优异。本文将围绕其核心能力之一——粤语语音识别展开深度实践分析，结合镜像部署、Web服务调用与Python API集成三大使用方式，全面展示其工程落地价值。

通过本文，你将掌握：

Fun-ASR-MLT-Nano-2512 的本地化部署流程
如何利用 Gradio 快速搭建可视化识别界面
使用 Python API 实现自动化语音转写
粤语识别的实际效果评估与优化建议

2. 镜像环境准备与服务部署

2.1 系统要求与依赖安装

Fun-ASR-MLT-Nano-2512 提供了完整的 Docker 镜像封装方案，极大简化了部署复杂度。以下是推荐的运行环境配置：

组件	要求
操作系统	Linux（Ubuntu 20.04+）
Python 版本	3.8 或以上
GPU 支持	CUDA 可选（推荐启用以提升推理速度）
内存	≥8GB
磁盘空间	≥5GB（含模型文件约2.0GB）

首先克隆项目并安装必要依赖：

git clone https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512.git cd Fun-ASR-MLT-Nano-2512 # 安装 Python 依赖 pip install -r requirements.txt # 安装音频处理工具 apt-get update && apt-get install -y ffmpeg

2.2 启动 Web 服务

进入项目根目录后，可通过以下命令启动基于 Gradio 的 Web 交互界面：

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

服务默认监听7860端口，访问 http://localhost:7860 即可打开图形化识别页面。

首次运行提示：由于模型采用懒加载机制，第一次上传音频进行识别时需等待 30–60 秒完成初始化，请耐心等待。

2.3 Docker 容器化部署（可选）

对于希望快速部署或隔离环境的用户，可使用官方提供的 Dockerfile 构建容器镜像：

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

3. 核心功能演示：粤语语音识别实战

3.1 Web 界面操作流程

Fun-ASR 提供直观的 Gradio Web 界面，适合非开发人员快速测试。操作步骤如下：

打开浏览器访问http://localhost:7860
点击“Upload”按钮上传一段粤语音频（如example/yue.mp3）
在语言选项中选择“粤语”或留空由系统自动检测
点击“开始识别”按钮

系统将在数秒内返回识别结果。例如，对示例中的粤语录音进行识别，输出为：

我哋今日去茶餐厅饮奶茶，仲要点咗个菠萝包。

准确率高达93%（在远场高噪声环境下），充分体现了模型对方言音素建模的强大能力。

3.2 关键 Bug 修复解析

原始代码中存在一个潜在风险：变量data_src未在异常捕获前初始化，可能导致推理失败。

问题代码片段（model.py 第368行）：

try: data_src = load_audio_text_image_video(...) except Exception as e: logging.error(...) speech, speech_lengths = extract_fbank(data_src, ...) # data_src 可能未定义

修复方案：

try: data_src = load_audio_text_image_video(...) speech, speech_lengths = extract_fbank(data_src, ...) except Exception as e: logging.error(f"Failed to process input: {e}") continue # 跳过当前样本，避免程序中断

此修复确保了数据流的健壮性，提升了批量处理稳定性。

4. Python API 编程接口应用

对于需要集成到生产系统的开发者，Fun-ASR 提供简洁高效的 Python API 接口。

4.1 基础调用示例

from funasr import AutoModel # 初始化模型（自动检测GPU） model = AutoModel( model=".", trust_remote_code=True, device="cuda:0" # 若无GPU可设为"cpu" ) # 执行语音识别 res = model.generate( input=["example/yue.mp3"], cache={}, batch_size=1, language="粤语", itn=True # 启用文本正规化（如数字转汉字） ) # 输出识别文本 print(res[0]["text"]) # 输出示例：我哋今日去茶餐厅饮奶茶...

4.2 批量处理与性能优化

支持同时处理多个音频文件，并可通过设置batch_size提升吞吐效率：

audio_files = ["yue_1.mp3", "yue_2.mp3", "zh.mp3"] res = model.generate( input=audio_files, batch_size=2, language=None, # 自动检测语言 itn=True ) for r in res: print(f"[{r['language']}] {r['text']}")