新手必看：如何用SenseVoiceSmall实现带情绪的语音转文字

你有没有遇到过这样的情况：一段录音里，说话人明明语气激动，但转写出来的文字却平平无奇？或者视频会议记录中，笑声和掌声被完全忽略，导致上下文理解困难？

现在，这些问题有了更智能的解决方案。今天要介绍的SenseVoiceSmall 多语言语音理解模型，不仅能精准识别中文、英文、日语、韩语、粤语等多种语言，还能“听懂”声音背后的情绪和环境音——比如开心、愤怒、悲伤，甚至背景音乐、掌声、笑声都能一并标注出来。

对于刚接触语音AI的新手来说，这无疑是一次“开挂”体验。本文将带你从零开始，一步步部署并使用这个功能强大的模型，让你的语音转文字不再只是冷冰冰的文字，而是带有情感温度的富文本输出。

1. 为什么选择 SenseVoiceSmall？

在传统语音识别（ASR）时代，我们只能得到一句话“说了什么”。而 SenseVoiceSmall 的出现，让机器真正开始“理解”声音。

1.1 它不只是语音转文字

相比常见的 Whisper 或 Paraformer 模型，SenseVoiceSmall 最大的亮点是支持富文本识别（Rich Transcription）：

• 🎭情感识别：能判断说话时的情绪状态，如<|HAPPY|>、<|ANGRY|>、<|SAD|>
• 🎸声音事件检测：自动标记<|BGM|>（背景音乐）、<|APPLAUSE|>（掌声）、<|LAUGHTER|>（笑声）、<|CRY|>（哭声）等
• 🌍多语言通用：无需切换模型，即可处理中、英、日、韩、粤语混合内容

这意味着，一段客服录音可以自动标注出客户何时变得不满；教学视频能清楚标记学生鼓掌或提问的时刻；短视频创作者也能快速提取出有笑点的片段。

1.2 小白也能轻松上手

最让人惊喜的是，这个强大模型已经集成在 CSDN 星图镜像中，并自带Gradio 可视化界面。你不需要写一行代码，就能上传音频、点击按钮、查看带情绪标签的识别结果。

而且它基于非自回归架构，在 RTX 4090D 上能做到秒级转写，效率极高。对新手而言，这意味着：

• 不用折腾环境配置
• 不用理解复杂参数
• 不用担心 GPU 资源浪费

一句话总结：专业级能力，小白级操作。

2. 快速部署与启动 WebUI

如果你使用的是 CSDN 提供的预置镜像环境，大部分依赖已经安装好了。接下来只需要启动服务即可。

2.1 检查是否已自动运行

部分镜像会默认启动 Gradio 服务。你可以先检查端口6006是否已被占用：

lsof -i :6006

如果看到 Python 进程正在监听该端口，说明服务已在运行，跳过下一步。

2.2 手动创建并运行 Web 应用脚本

如果没有自动启动，我们需要手动创建一个app_sensevoice.py文件来开启交互界面。

创建应用文件

vim app_sensevoice.py

粘贴以下完整代码：

import gradio as gr from funasr import AutoModel from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess # 初始化 SenseVoiceSmall 模型 model_id = "iic/SenseVoiceSmall" model = AutoModel( model=model_id, trust_remote_code=True, vad_model="fsmn-vad", vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000}, device="cuda:0", # 使用 GPU 加速 ) def sensevoice_process(audio_path, language): if audio_path is None: return "请先上传音频文件" # 调用模型进行识别 res = model.generate( input=audio_path, cache={}, language=language, use_itn=True, batch_size_s=60, merge_vad=True, merge_length_s=15, ) # 后处理：将原始标签转换为易读格式 if len(res) > 0: raw_text = res[0]["text"] clean_text = rich_transcription_postprocess(raw_text) return clean_text else: return "识别失败" # 构建网页界面 with gr.Blocks(title="SenseVoice 多语言语音识别") as demo: gr.Markdown("# 🎙️ SenseVoice 智能语音识别控制台") gr.Markdown(""" **功能特色：** - 🚀 **多语言支持**：中、英、日、韩、粤语自动识别。 - 🎭 **情感识别**：自动检测音频中的开心、愤怒、悲伤等情绪。 - 🎸 **声音事件**：自动标注 BGM、掌声、笑声、哭声等。 """) with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传音频或直接录音") lang_dropdown = gr.Dropdown( choices=["auto", "zh", "en", "yue", "ja", "ko"], value="auto", label="语言选择 (auto 为自动识别)" ) submit_btn = gr.Button("开始 AI 识别", variant="primary") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="识别结果 (含情感与事件标签)", lines=15) submit_btn.click( fn=sensevoice_process, inputs=[audio_input, lang_dropdown], outputs=text_output ) # 启动服务 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006)

运行服务

保存后执行：

python app_sensevoice.py

你会看到类似如下输出：

Running on local URL: http://0.0.0.0:6006

此时服务已在后台启动，等待外部访问。

3. 如何在本地访问 Web 界面？

由于服务器通常位于远程云端，我们需要通过 SSH 隧道将端口映射到本地浏览器。

3.1 建立 SSH 隧道

打开你本地电脑的终端（Mac/Linux）或 PowerShell（Windows），输入以下命令：

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p [你的SSH端口号] root@[你的服务器IP]

⚠️ 注意替换[你的SSH端口号]和[你的服务器IP]为你实际获取的信息。

连接成功后，保持终端窗口不要关闭。

3.2 访问可视化界面

在本地浏览器中访问：

👉 http://127.0.0.1:6006

你会看到一个简洁友好的网页界面，包含：

• 音频上传区域
• 语言选择下拉框
• “开始 AI 识别”按钮
• 结果展示框

整个过程无需任何编程基础，就像使用一个在线工具一样简单。

4. 实际使用演示：让语音“有情绪”

下面我们通过一个真实案例，看看 SenseVoiceSmall 是如何工作的。

4.1 准备测试音频

找一段包含多种情绪和声音事件的录音。例如：

• 一段朋友聚会的聊天录音（含笑声、对话、背景音乐）
• 一段客服电话（可能包含愤怒、疑问、感谢）
• 一段演讲视频（有掌声、停顿、强调语气）

也可以使用官方提供的测试音频：

wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav

4.2 上传并识别

1. 在 Web 界面点击“上传音频”
2. 选择.wav或.mp3文件
3. 语言选择保持auto（自动识别）
4. 点击“开始 AI 识别”

几秒钟后，结果框中会出现类似以下内容：

大家今天都 <|HAPPY|>特别开心<|HAPPY|>，尤其是小王拿到了奖金！<|LAUGHTER|><|LAUGHTER|> 不过项目进度还是有点紧张，希望下周能赶上 <|SAD|>……<|SAD|> <|BGM|>轻快的背景音乐响起<|BGM|>

看到了吗？不仅文字被准确识别，连“开心”、“笑声”、“背景音乐”都被清晰标注了出来！

4.3 标签含义一览

这些标签可以直接用于后续分析，比如：

• 统计客户满意度（愤怒次数 vs 感谢次数）
• 自动生成字幕特效（笑声处加表情包）
• 视频剪辑自动定位高光片段

5. 常见问题与使用技巧

虽然整体流程非常顺畅，但在实际使用中仍有一些细节需要注意。

5.1 音频格式建议

• 采样率：推荐 16kHz，模型会自动重采样，但原始为 16k 效果最佳
• 格式：.wav最稳定，.mp3也可支持
• 长度：单段音频建议不超过 10 分钟，避免内存溢出

5.2 语言选择怎么填？

⚠️ 如果混杂多种语言，建议仍选auto，模型具备跨语言识别能力。

5.3 如何提升识别准确率？

• 尽量使用清晰录音，减少环境噪音
• 对于远场录音（如会议室），可先做降噪预处理
• 若发现标点错误，可在use_itn=True基础上微调batch_size_s参数

5.4 情感识别真的准吗？

根据阿里达摩院公开测试数据，SenseVoiceSmall 在多个情感识别 benchmark 上表现优于同类开源模型，尤其在中文语境下：

• 开心、愤怒、悲伤三大基础情绪识别准确率超过 85%
• 能区分轻微讽刺与真诚赞美
• 对语调突变敏感（如突然提高音量表示愤怒）

但它并非完美。对于极其细微的情绪变化（如“无奈”、“敷衍”），目前还难以精确捕捉。建议将其作为辅助参考，而非绝对判断依据。

6. 进阶玩法：结合业务场景落地

别以为这只是个“玩具级”功能。实际上，这种带情绪的语音识别已经在多个领域展现出巨大价值。

6.1 客服质检自动化

传统客服录音分析需要人工抽检，耗时耗力。现在可以用 SenseVoiceSmall 实现：

• 自动扫描所有通话记录
• 标记出客户说出“退款”且伴随<|ANGRY|>的片段
• 生成日报：今日共发生 7 次高危投诉

效率提升至少 10 倍。

6.2 教育课堂行为分析

老师讲课时是否有互动？学生什么时候笑了？都可以通过音频分析得知：

• <|LAUGHTER|>出现频率 → 判断课堂活跃度
• <|BGM|>是否存在 → 检查是否播放了教学视频
• 学生提问间隔 → 分析参与积极性

帮助教研团队优化课程设计。

6.3 短视频内容挖掘

你想知道哪段视频最“搞笑”？不用看播放量，直接分析音频：

• 提取所有<|LAUGHTER|>时间戳
• 定位前后 5 秒画面 → 自动生成“高光集锦”
• 用于二次剪辑或广告插入

大幅提升内容运营效率。

7. 总结

SenseVoiceSmall 不只是一个语音识别模型，它是通往“听得懂情绪”的智能语音交互的第一步。

通过本文的引导，你应该已经掌握了：

• 如何一键部署带 WebUI 的语音识别系统
• 如何上传音频并获得带情绪标签的富文本结果
• 如何在实际业务中发挥其价值

更重要的是，这一切对新手极其友好。你不需要成为深度学习专家，也能享受到前沿 AI 技术带来的便利。

未来，随着更多类似模型的普及，“机器听觉”将不再局限于“听清”，而是真正走向“听懂”。

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