FunASR语音识别实战：教育领域口语评测系统搭建

1. 引言

1.1 教育场景中的语音技术需求

随着人工智能在教育领域的深入应用，智能口语评测系统逐渐成为语言教学的重要辅助工具。传统的人工评分方式效率低、主观性强，难以满足大规模在线教育对即时反馈和个性化指导的需求。特别是在英语、普通话等语言学习过程中，学生需要频繁进行发音练习，教师则面临批改任务繁重的问题。

在此背景下，基于自动语音识别（ASR）技术构建的口语评测系统应运而生。这类系统不仅能实现语音到文本的高效转换，还能结合声学特征分析、语义理解与评分模型，为学习者提供准确率高、响应快、可量化的评估结果。

1.2 技术选型：为什么选择FunASR？

在众多开源语音识别框架中，FunASR凭借其强大的中文支持能力、灵活的模块化设计以及良好的工程化特性脱颖而出。它由阿里巴巴达摩院推出，支持多种主流语音识别模型，如 Paraformer、SenseVoice 等，并集成了语音活动检测（VAD）、标点恢复（PUNC）、时间戳输出等实用功能。

本文将围绕FunASR 基于 speech_ngram_lm_zh-cn 的二次开发版本（by 科哥），详细介绍如何搭建一个面向教育场景的口语评测 WebUI 系统，涵盖环境部署、功能配置、实际使用流程及优化建议。

2. 系统架构与核心组件解析

2.1 整体架构概览

该口语评测系统采用前后端分离架构，整体分为以下四个层次：

前端交互层：基于 Gradio 构建的 WebUI 界面，支持音频上传与实时录音
服务调度层：Python 后端处理请求分发、参数校验与结果封装
ASR引擎层：FunASR 核心模型执行语音识别任务
数据存储层：本地文件系统保存原始音频与识别结果

[用户] ↓ (HTTP 请求) [WebUI 页面] ↓ (调用 API) [FunASR 服务] ↓ (模型推理) [GPU/CPU 计算资源] ↓ (输出结构化数据) [outputs/ 时间戳目录]

2.2 核心模型介绍

Paraformer-Large 模型

类型：非自回归端到端语音识别模型
特点：识别精度高，适合复杂语境下的长句识别
推荐场景：正式考试评分、高质量录音处理

SenseVoice-Small 模型

类型：轻量化多语言语音理解模型
特点：响应速度快，支持情绪、语种混合识别
推荐场景：课堂互动、日常练习、移动端集成

提示：默认使用 SenseVoice-Small 模型以保证低延迟体验，可通过界面切换至 Paraformer-Large 提升准确率。

3. 部署与运行实践

3.1 环境准备

确保服务器或本地机器满足以下条件：

# Python 版本要求 python >= 3.8 # 安装依赖包 pip install funasr gradio torch torchaudio # 可选：CUDA 支持（推荐） nvidia-driver >= 470 cuda-toolkit >= 11.3

3.2 启动服务

克隆项目并启动主程序：

git clone https://github.com/kege/funasr-webui.git cd funasr-webui python app.main.py

启动成功后，终端会显示访问地址：

Running on local URL: http://localhost:7860 Running on public URL: http://<your-ip>:7860

3.3 远程访问配置

若需从外部网络访问，需开放防火墙端口：

# 开放 7860 端口 sudo ufw allow 7860 # 或使用云服务商安全组规则添加入站规则

4. 功能详解与使用流程

4.1 界面布局说明

系统界面分为左右两大部分：

左侧控制面板：模型选择、设备设置、功能开关
右侧操作区域：音频输入、识别按钮、结果显示

头部信息栏内容：

标题：FunASR 语音识别 WebUI
描述：基于 FunASR 的中文语音识别系统
版权声明：webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415

4.2 控制面板功能详解

功能项	选项说明
模型选择	`Paraformer-Large`（高精度），`SenseVoice-Small`（高速度）
设备选择	`CUDA`（GPU加速，推荐），`CPU`（无显卡时使用）
功能开关	PUNC（标点恢复）、VAD（语音活动检测）、时间戳输出

✅ 模型状态显示“✓ 模型已加载”表示初始化完成
🔁 若修改模型或设备，需点击“加载模型”重新载入

4.3 使用方式一：上传音频文件识别

支持格式列表

WAV (.wav)
MP3 (.mp3)
M4A (.m4a)
FLAC (.flac)
OGG (.ogg)
PCM (.pcm)

推荐采样率为16kHz，单声道，位深 16bit。

操作步骤

在 ASR 区域点击“上传音频”
选择本地文件（建议 < 100MB）
设置批量大小（默认 300 秒，最长支持 5 分钟）
选择识别语言：
- auto：自动检测（推荐）
- zh：中文
- en：英文
- yue：粤语
- ja：日语
- ko：韩语
点击“开始识别”

结果展示标签页

文本结果：纯文本输出，可复制粘贴
详细信息：JSON 格式，含置信度、时间戳等元数据
时间戳：按词/句划分的时间区间

4.4 使用方式二：浏览器实时录音

实现原理

利用 HTML5 MediaRecorder API 在浏览器端完成录音，通过 WebSocket 将音频流发送至后端。

操作流程

点击“麦克风录音”按钮
浏览器弹出权限请求 → 点击“允许”
开始说话，录制完成后点击“停止录音”
点击“开始识别”触发 ASR 推理
查看识别结果（同上传模式）

⚠️ 注意事项：部分浏览器（如 Safari）可能不完全支持 MediaRecorder；企业内网环境下可能存在麦克风权限限制。

5. 输出管理与结果导出

5.1 文件保存路径

所有识别结果统一保存在outputs/目录下，按时间戳创建子目录：

outputs/ └── outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # JSON 格式完整结果 ├── text_001.txt # 纯文本结果 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

每次新识别均生成独立目录，避免覆盖冲突。

5.2 导出格式对比

格式	扩展名	适用场景
文本文件	.txt	复制粘贴、导入文档编辑器
JSON 数据	.json	程序解析、二次开发接口对接
SRT 字幕	.srt	视频剪辑、字幕嵌入、教学回放

6. 高级功能与调优建议

6.1 批量大小调节策略

短音频（< 1min）：保持默认 300 秒即可
长音频（> 3min）：建议分段处理，每段不超过 300 秒
内存不足时：降低 batch size 至 60~120 秒，减少显存占用

6.2 语言识别最佳实践

场景	推荐设置
中文普通话练习	`zh`
英语听力口语训练	`en`
方言或混合语言	`auto`
粤语专项训练	`yue`

自动检测适用于多语种混杂内容，但精确度略低于指定语言。

6.3 时间戳应用场景

启用“输出时间戳”后，可用于：

视频字幕同步制作
发音错误定位（结合波形图分析）
学习行为分析（停顿频率、语速统计）

7. 常见问题与解决方案

7.1 识别准确率偏低

可能原因与对策：

音频质量差：背景噪音大、录音距离远 → 使用降噪软件预处理
语速过快或含糊发音：提醒用户清晰表达，适当放慢语速
未选择正确语言：明确设定zh或en而非依赖 auto
模型精度不足：切换至 Paraformer-Large 模型提升识别质量

7.2 识别速度缓慢

原因	解决方案
使用 CPU 模式	更换为 CUDA 设备，启用 GPU 加速
音频过长	分割为多个片段并行处理
显存不足	切换至 SenseVoice-Small 模型或减小 batch size