Fun-ASR-MLT-Nano-2512语音取证：司法场景应用指南

1. 引言

1.1 业务背景与技术需求

在司法实践中，语音证据的采集与分析已成为案件侦办的重要环节。无论是审讯录音、电话监听，还是公共区域的音频记录，如何高效、准确地将语音内容转化为可审查的文字信息，直接影响办案效率与证据链完整性。传统语音识别技术在多语言混合、低信噪比、远场拾音等复杂场景下表现不佳，难以满足司法取证对高精度和强鲁棒性的双重需求。

Fun-ASR-MLT-Nano-2512 是阿里通义实验室推出的多语言语音识别大模型，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、歌词识别和远场识别能力，参数规模达800M，在保持轻量化的同时实现了卓越的识别性能。该模型由开发者 by113小贝进行二次开发优化，特别适配于司法场景下的语音取证任务。

本文将围绕 Fun-ASR-MLT-Nano-2512 在司法语音取证中的实际应用，提供从环境部署、服务启动到接口调用的完整实践指南，帮助技术人员快速构建稳定可靠的语音转写系统。

2. 环境准备与项目结构解析

2.1 系统与硬件要求

为确保模型在司法场景中稳定运行，建议部署环境满足以下最低配置：

操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04 或更高版本）
Python 版本：3.8 及以上
GPU 支持：CUDA 可选，但强烈推荐使用以提升推理速度
内存容量：至少 8GB RAM
磁盘空间：预留 5GB 以上用于模型文件与日志存储

对于需要处理大量历史录音的机构，建议采用 GPU 加速服务器进行批量转写，提升整体处理效率。

2.2 项目目录结构详解

Fun-ASR-MLT-Nano-2512 的项目结构清晰，模块职责分明，便于维护与扩展：

Fun-ASR-MLT-Nano-2512/ ├── model.pt # 模型权重文件（约 2.0GB） ├── model.py # 模型定义脚本（含关键 bug 修复） ├── ctc.py # CTC 解码模块 ├── app.py # 基于 Gradio 的 Web 交互界面 ├── config.yaml # 全局配置文件 ├── configuration.json # 模型元信息描述 ├── multilingual.tiktoken # 多语言分词器 ├── requirements.txt # Python 依赖列表 └── example/ # 示例音频文件 ├── zh.mp3 # 中文示例 ├── en.mp3 # 英文示例 ├── ja.mp3 # 日文示例 ├── ko.mp3 # 韩文示例 └── yue.mp3 # 粤语示例

其中model.pt为预训练权重，app.py提供可视化操作界面，适合非技术人员上传音频并获取结果；而model.py和 API 接口则适用于自动化集成至现有办案系统。

3. 快速部署与服务启动

3.1 安装依赖项

首先克隆项目并安装所需依赖：

pip install -r requirements.txt apt-get install -y ffmpeg

ffmpeg是处理多种音频格式的关键工具，确保系统能正确解码 MP3、WAV、M4A、FLAC 等常见格式。

3.2 启动 Web 服务

进入项目根目录后，通过后台方式启动服务：

cd /root/Fun-ASR-MLT-Nano-2512 nohup python app.py > /tmp/funasr_web.log 2>&1 & echo $! > /tmp/funasr_web.pid

此命令将服务置于后台运行，并记录进程 ID 到/tmp/funasr_web.pid，便于后续管理。

3.3 访问 Web 界面

服务启动后，默认监听端口7860，可通过浏览器访问：

http://localhost:7860

用户可直接上传音频文件或使用麦克风录制，选择目标语言后点击“开始识别”，系统将在数秒内返回识别文本。

4. 核心代码修复与稳定性优化

4.1 model.py 关键 Bug 修复

原始代码中存在一个潜在风险：变量data_src在异常处理块外被使用，但未保证其初始化，可能导致推理中断。

问题代码片段（修复前）：

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

上述逻辑中，若load_audio_text_image_video抛出异常，data_src将不会被赋值，但在except块之后仍被调用，引发NameError。

修复方案（修复后）：

try: data_src = load_audio_text_image_video(...) speech, speech_lengths = extract_fbank(data_src, ...) # ... 其他特征提取与推理流程 except Exception as e: logging.error(f"Failed to process audio: {e}") continue # ✅ 跳过当前样本，避免程序崩溃

通过将extract_fbank调用移入try块内，并在捕获异常后使用continue跳过错误样本，显著提升了批处理时的容错能力，尤其适用于司法场景中质量参差不齐的历史录音。

5. Docker 化部署方案

5.1 构建自定义镜像

为实现跨平台一致部署，推荐使用 Docker 封装运行环境。Dockerfile 内容如下：

FROM python:3.11-slim WORKDIR /app # 安装系统依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y \ ffmpeg \ git \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 安装 Python 依赖 COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 复制项目文件 COPY . . # 暴露端口 EXPOSE 7860 # 启动服务 CMD ["python", "app.py"]

5.2 运行容器实例

构建并启动容器：

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

使用--gpus all参数启用 GPU 加速，大幅提升长音频处理速度。该方式特别适合部署在私有云或本地服务器环境中，保障数据安全与合规性。

6. 实际应用场景与调用方式

6.1 Web 界面操作流程

打开http://localhost:7860
上传待识别音频文件（支持拖拽）
（可选）手动指定语言（如“粤语”、“英文”）
点击“开始识别”
查看输出文本，支持复制与导出

该方式适合单条语音证据的快速查验，常用于一线民警或检察官临时核查通话内容。

6.2 Python API 集成调用

对于需嵌入办案系统的自动化场景，推荐使用 Python API 进行集成：

from funasr import AutoModel model = AutoModel( model=".", trust_remote_code=True, device="cuda:0" # 使用 GPU 加速 ) res = model.generate( input=["audio.mp3"], cache={}, batch_size=1, language="中文", itn=True # 启用数字规范化（如“二零二三年”→“2023年”） ) print(res[0]["text"])

提示：itn=True在司法文书中尤为重要，可自动将口语化数字转换为标准书写形式，减少人工校对成本。

7. 性能表现与实测指标

7.1 关键性能参数

指标	数值
模型大小	2.0GB
GPU 显存占用（FP16）	~4GB
推理速度	~0.7s / 10s 音频（GPU）
识别准确率（远场高噪声）	93%
支持语言数量	31 种

在典型审讯室环境下（背景空调噪音、多人对话交叉），模型仍能保持较高识别准确率，尤其对方言和口音具有较强适应性。

7.2 批量处理建议

针对大批量语音归档任务，建议采用以下策略：

使用 GPU 批处理模式，batch_size=4~8提升吞吐量
预先统一音频采样率为 16kHz，避免格式不一致导致失败
开启日志记录，便于追溯每条音频的处理状态

8. 服务管理与运维建议

8.1 常用管理命令

# 查看服务是否运行 ps aux | grep "python app.py" # 实时查看日志输出 tail -f /tmp/funasr_web.log # 停止服务 kill $(cat /tmp/funasr_web.pid) # 重启服务 kill $(cat /tmp/funasr_web.pid) && \ nohup python app.py > /tmp/funasr_web.log 2>&1 & \ echo $! > /tmp/funasr_web.pid