Fun-ASR批量处理技巧，一次搞定上百个音频文件

你是否曾面对几十甚至上百个会议录音、培训音频或客户通话记录，一个一个上传识别，等得焦头烂额？
手动操作不仅耗时，还容易出错。而更糟的是——你以为只是“用一下工具”，其实正在浪费大量可被自动化的宝贵时间。

Fun-ASR 作为钉钉与通义实验室联合推出的本地化语音识别系统，本身就内置了强大的批量处理功能。但很多用户只知道点点点，却没掌握真正高效的使用方法，导致性能没发挥、效率提不上去。

本文将带你深入挖掘 Fun-ASR 的批量处理能力，从基础操作到高级技巧，再到常见问题应对策略，手把手教你如何用一套流程，轻松完成百级音频的自动化转写任务。

1. 批量处理的核心价值：不只是“多传几个文件”

很多人以为“批量处理”就是一次上传多个音频，然后点击开始——这没错，但远远没有发挥它的真正潜力。

真正的批量处理，应该具备以下特征：

统一配置：所有文件共享语言、热词、ITN 设置，避免重复设置出错
自动排队：系统按顺序依次处理，无需人工干预
结果集中管理：支持导出为 CSV/JSON，便于后续分析
进度可视化：实时查看当前处理状态，预估完成时间
失败重试机制：个别文件出错不影响整体流程（需合理配置）

换句话说，批量处理的本质是“把重复劳动交给机器”。一旦掌握正确方法，哪怕你是非技术人员，也能在下班前把一周的录音全部转成文字，第二天直接进入内容提炼阶段。

2. 快速上手：三步完成首次批量识别

2.1 准备工作：整理你的音频文件

在打开 Fun-ASR 之前，请先做好本地文件管理：

将需要识别的音频统一放入一个文件夹（如待转写/周例会）
命名清晰，例如2025-04-05_团队站会.mp3、客户A_产品咨询.wav
确保格式兼容：WAV、MP3、M4A、FLAC 都支持，优先选择无损或高码率 MP3

⚠️ 提示：不要混用不同语种或场景的文件。比如中文会议和英文访谈分开处理，避免参数反复切换。

2.2 操作步骤：WebUI 中的批量流程

步骤一：进入【批量处理】页面

打开 Fun-ASR WebUI → 左侧菜单选择“批量处理”模块。

步骤二：上传多个文件

点击“上传音频文件”按钮
在弹窗中按住 Ctrl（Windows）或 Cmd（Mac）多选文件
或直接拖拽整个文件夹中的音频到上传区域

✅ 支持一次上传多达 100 个文件（官方建议不超过 50，但实测 80 以内仍稳定）

步骤三：配置通用参数

这是关键一步！确保以下设置正确：

参数	推荐设置	说明
目标语言	根据实际选择（如中文）	所有文件统一使用该语言模型
启用 ITN	✅ 开启	自动将“二零二五年”转为“2025年”，提升可读性
热词列表	按需填写	如“钉钉、通义、科哥、Fun-ASR”等专有名词

示例热词输入：

钉钉 通义 Fun-ASR 科哥 ASR-Nano-2512

步骤四：启动批量任务

点击“开始批量处理”按钮，系统会自动排队识别每个文件。

步骤五：监控进度

页面会实时显示：

当前处理的文件名
已完成 / 总数
处理速度（秒级反馈）

处理完成后，所有结果将集中展示，支持逐条查看。

3. 高效进阶：五个实用技巧大幅提升效率

掌握了基本流程后，接下来才是真正的“提效时刻”。以下是经过实战验证的五大技巧，助你把批量处理做到又快又准。

3.1 技巧一：善用热词，让专业术语不再“听错”

很多识别不准的问题，并不是模型不行，而是术语不在常用词库中。

比如：

“VAD检测” 被识别成 “爸爸检测”
“ITN规整” 变成 “一疼规则”

解决办法很简单：提前添加热词。

📌 实践建议：

创建两个常用热词列表：
- 通用热词：适用于所有任务（如产品名、人名、公司术语）
- 场景热词：针对特定会议或项目定制（如“OKR、复盘、SOP”）

你可以把这些热词保存为文本文件，在每次批量处理时快速复制粘贴。

3.2 技巧二：分组处理，避免资源争抢和识别混乱

虽然可以一次性上传上百个文件，但并不推荐这么做。

原因如下：

单次任务过长，中途断网或崩溃会导致全部重来
不同语种/口音混合处理，影响准确率
GPU 内存压力大，可能出现 OOM 错误

✅ 正确做法：按“语种 + 场景”分组处理

分组策略	示例
按语种分	中文一组、英文一组
按用途分	会议录音、客服录音、培训课程
按时间段分	每周一次批量处理，形成固定节奏

这样既能保证识别质量，也方便后期归档管理。

3.3 技巧三：利用 ITN 规整，生成更易读的结果

ITN（Inverse Text Normalization）功能常被忽略，但它其实是提升输出质量的关键。

开启后，系统会自动转换：

数字：“一千二百三十四” → “1234”
年份：“二零二五年” → “2025年”
时间：“下午三点二十” → “15:20”
单位：“五公里” → “5km”

这对于生成会议纪要、报告摘要非常有用，省去大量后期编辑时间。

📌 建议：除非特殊需求，否则一律开启 ITN

3.4 技巧四：导出结构化数据，对接下游工具

批量处理完之后，别只停留在“看结果”层面。真正高效的做法是把结果变成可用的数据资产。

Fun-ASR 支持导出为：

CSV（适合 Excel/Pandas 分析）
JSON（适合程序调用或集成）

导出内容包含：

文件名
原始识别文本
规整后文本
识别时间
使用的语言和热词

📌 应用场景举例：

导入 Excel 统计每周会议关键词频率
用 Python 脚本自动提取“待办事项”并推送到飞书
将客户咨询记录导入 CRM 系统打标签

3.5 技巧五：结合 VAD 检测，预处理长音频

如果你要处理的是长达 1 小时的讲座或会议录音，直接上传可能效果不佳。

因为长时间音频中包含大量静音、停顿、多人插话，会影响识别连贯性。

解决方案：先做 VAD 检测，再分段处理

操作流程：

进入【VAD 检测】模块
上传长音频
设置“最大单段时长”为 30000ms（即 30 秒）
点击“开始 VAD 检测”

系统会自动切分出有效的语音片段，并标注起止时间。

然后你可以：

手动导出这些片段为小文件
或编写脚本自动切割后批量送入 ASR

这样做的好处是：

减少无效计算
提高每段识别准确率
更容易定位关键内容

4. 性能优化：如何让批量处理跑得更快

即使配置正确，有些人还是会发现“怎么这么慢？”——尤其是 CPU 模式下，处理一个 10 分钟音频可能要几分钟。

根本原因在于：没有充分利用硬件资源。

4.1 优先使用 GPU 加速

Fun-ASR 支持 CUDA（NVIDIA GPU），启用后识别速度可达实时倍数（1x ~ 2x），远超 CPU 模式（约 0.5x）。

如何确认是否使用 GPU？

进入【系统设置】→ 查看“计算设备”是否为CUDA (GPU)。

如果不是，请检查：

是否安装了 NVIDIA 显卡驱动
是否安装了 PyTorch 的 CUDA 版本
是否在启动脚本中正确加载 GPU 环境

✅ 成功标志：处理 5 分钟音频仅需 2~3 分钟，接近实时。

4.2 调整批处理大小（batch_size）

Fun-ASR 默认 batch_size=1，意味着一次只处理一个音频。

对于 GPU 用户，可以适当调高以提升吞吐量。

batch_size	适用场景
1	CPU 模式、内存紧张
2~4	中端 GPU（如 RTX 3060/4060）
4~8	高端 GPU（如 A100、RTX 4090）

⚠️ 注意：过高可能导致显存溢出（CUDA out of memory）。建议逐步测试找到最佳值。

4.3 清理缓存，保持系统流畅

长时间运行后，GPU 缓存可能堆积，导致新任务变慢。

定期执行：

【系统设置】→ 点击“清理 GPU 缓存”
或重启服务释放内存

也可通过命令行强制清理：

nvidia-smi --gpu-reset -i 0

5. 常见问题与应对策略

尽管批量处理很强大，但在实际使用中仍可能遇到一些典型问题。以下是高频问题及解决方案。

5.1 问题一：上传后无反应，按钮灰色不可点

可能原因：

浏览器未完全加载界面
文件格式不支持或损坏
文件过大（超过 100MB）

解决方法：

刷新页面（Ctrl+F5）
换浏览器尝试（推荐 Chrome/Edge）
检查文件是否可正常播放
对大文件进行压缩或分段

5.2 问题二：处理过程中卡住或报错

常见错误提示：

CUDA out of memory
Segmentation fault
Model not loaded

应对策略：

立即停止任务 → 清理 GPU 缓存 → 重启应用
改用 CPU 模式临时应急
减少同时处理的文件数量
升级显存或更换更高配置设备

5.3 问题三：识别结果乱码或断句异常

可能原因：

音频采样率过低（< 16kHz）
背景噪音严重
多人口音混杂

改善建议：

使用降噪软件预处理（如 Audacity）
添加更多相关热词
分开不同说话人录音单独处理
启用 ITN 提升文本规整度

5.4 问题四：历史记录太多，影响性能

Fun-ASR 的识别历史默认保留最近 100 条，但数据库文件会持续增长。

长期使用可能导致：

查询变慢
备份困难
存储占用增加

管理建议：

定期导出重要记录为 CSV 归档
使用搜索功能定位后删除无用条目
编写定时脚本自动清理超过 30 天的记录

6. 最佳实践总结：构建你的自动化转写流水线

结合以上技巧，我们可以设计一个完整的语音转写自动化流程，适用于企业或个人高频使用者。

自动化流程图示：

[音频文件] ↓ 整理归类 [按语种/场景分组] ↓ 批量上传 [Fun-ASR 批量处理] ↓ 参数统一设置 [热词 + ITN + GPU加速] ↓ 处理完成 [导出CSV/JSON] ↓ 数据流转 [导入Excel/Notion/飞书文档] ↓ 自动生成纪要 [AI摘要 + 待办提取]

使用频率	建议处理方式
每日使用	每天下班前批量处理当日录音
每周汇总	周五集中处理，生成周报素材
项目制	每个项目单独建文件夹+专属热词