基于FunASR语音识别镜像的高效中文转录实践

1. 引言：为什么选择这款FunASR镜像做中文语音转录？

在日常工作中，我们经常需要将会议录音、课程讲解、访谈内容等语音资料转化为文字。传统的做法是人工听写，耗时又容易出错。现在有了AI语音识别技术，效率大大提升。但在实际使用中，很多人发现一些主流工具对中文支持不够好，识别不准、断句混乱、标点缺失等问题频发。

最近我试用了一款基于FunASR框架二次开发的语音识别镜像——“FunASR 语音识别基于speech_ngram_lm_zh-cn 二次开发构建by科哥”，体验非常惊艳。它不仅识别准确率高，还自带WebUI界面，操作简单，支持上传文件和实时录音两种方式，结果还能导出为文本、JSON或SRT字幕格式，非常适合中文场景下的高效转录需求。

本文将带你从零开始，一步步掌握如何部署并使用这个镜像，实现高质量的中文语音转写。无论你是技术人员还是普通用户，都能快速上手。

2. 部署与启动：三步完成本地服务搭建

2.1 获取镜像并运行容器

该镜像已在CSDN星图平台提供一键部署支持，无需手动安装依赖，极大降低了使用门槛。

你只需执行以下命令即可启动服务：

docker run -d -p 7860:7860 \ --gpus all \ # 如果有GPU，启用CUDA加速 --name funasr-webui \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn-star/funasr-speech-ngram-zhcn:latest

说明：
-p 7860:7860映射Web服务端口
--gpus all启用GPU加速（推荐）
若无显卡，可去掉此参数使用CPU模式

等待几秒钟后，服务自动加载模型并启动成功。

2.2 访问WebUI界面

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

如果你是在远程服务器上部署的，替换localhost为服务器IP即可访问：

http://<你的服务器IP>:7860

你会看到一个简洁美观的紫蓝渐变风格界面，标题为“FunASR 语音识别 WebUI”，底部写着“webUI二次开发 by 科哥”。

2.3 检查模型状态

首次进入页面时，左侧控制面板中的“模型状态”可能显示未加载。点击【加载模型】按钮，系统会自动初始化所选模型。

默认情况下，系统预设了两个模型选项：

SenseVoice-Small：轻量级模型，响应快，适合日常对话识别
Paraformer-Large：大模型，精度更高，适合专业录音、会议记录等对准确性要求高的场景

建议初次使用先保持默认设置（SenseVoice-Small + CUDA），体验流畅性后再尝试切换模型。

3. 使用方法详解：两种方式实现语音转文字

3.1 方式一：上传音频文件进行识别

这是最常用的方式，适用于已有录音文件的用户。

支持的音频格式

该系统支持多种常见格式，包括：

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

推荐使用16kHz采样率的音频，兼容性最好，识别效果更佳。

操作步骤

在主界面找到“ASR 语音识别”区域，点击【上传音频】按钮
选择本地音频文件，上传完成后会自动显示波形图
设置识别参数：
- 批量大小（秒）：默认300秒（5分钟），可处理较长音频
- 识别语言：推荐选择auto自动检测，也可手动指定zh（中文）、en（英文）等
点击【开始识别】按钮，等待处理完成

处理时间取决于音频长度和设备性能。使用GPU时，一般1分钟音频仅需几秒即可完成识别。

查看识别结果

识别完成后，下方会出现三个标签页：

文本结果：纯文本输出，可直接复制粘贴使用
详细信息：JSON格式，包含每句话的置信度、时间戳等元数据
时间戳：按词或句子划分的时间区间，便于后期编辑定位

例如一段会议录音会被自动分段，并添加合理标点：

今天我们要讨论的是Q2产品规划。首先由市场部汇报用户调研结果。

而不是原始的无标点串流：

今天我们要讨论的是Q2产品规划首先由市场部汇报用户调研结果

这得益于系统启用了标点恢复（PUNC）功能，在后续章节我们会介绍如何开启。

3.2 方式二：浏览器内实时录音识别

如果你没有现成录音，也可以直接通过麦克风实时录入语音。

操作流程

点击【麦克风录音】按钮
浏览器会弹出权限请求，点击“允许”
对着麦克风说话，说完后点击【停止录音】
点击【开始识别】，系统立即处理录音内容

整个过程无需下载任何插件，完全在浏览器中完成，非常适合临时记录灵感、快速生成笔记等场景。

实测体验

我在安静环境下用普通话朗读一段新闻稿，识别准确率达到98%以上；即使带有一点南方口音，关键信息也基本能正确还原。对于数字、专有名词如“阿里巴巴”、“GPT-4”等也能较好识别。

4. 核心功能配置：提升识别质量的关键设置

4.1 模型与设备选择策略

模型类型	适用场景	推荐设备
SenseVoice-Small	快速识别、短语音、低延迟需求	CPU/GPU均可
Paraformer-Large	高精度转录、长音频、专业用途	GPU优先

建议：

日常使用选SenseVoice-Small
重要会议、学术讲座、法律文书等严肃场合选Paraformer-Large

设备方面，只要机器配有NVIDIA显卡，务必选择CUDA模式，速度比CPU快3~10倍。

4.2 功能开关详解

左侧控制面板提供了几个实用的功能开关：

启用标点恢复（PUNC）
自动为识别结果添加逗号、句号等标点，大幅提升可读性。强烈建议开启。
启用语音活动检测（VAD）
能智能切分语音段落，跳过静音部分，避免识别出“嗯”、“啊”等无效填充词。
输出时间戳
在结果中显示每个句子的起止时间，适用于制作视频字幕、音频剪辑标记等。

这三个功能默认都可以开启，几乎不会增加计算负担，但能显著提升实用性。

4.3 语言识别设置技巧

虽然auto模式已经很智能，但在特定场景下手动指定语言效果更好：

全中文内容 → 选zh
中英混合演讲 → 仍可用auto
粤语采访 → 选yue
外语教学录音 → 选对应语言（如en,ja）

特别提醒：如果音频中夹杂方言或口音较重，建议提前做降噪处理或适当放慢语速。

5. 结果导出与应用场景

5.1 多种格式一键下载

识别完成后，你可以点击三个下载按钮，分别获取不同格式的结果：

下载按钮	输出格式	适用场景
下载文本	.txt	直接复制到Word、微信、邮件中使用
下载 JSON	.json	开发者用于二次处理、分析结构化数据
下载 SRT	.srt	视频剪辑软件导入，自动生成字幕

所有文件保存在容器内的outputs/目录下，以时间戳命名子文件夹，结构清晰，方便管理。

示例路径：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav ├── result_001.json ├── text_001.txt └── subtitle_001.srt

5.2 典型应用场景

场景一：会议纪要自动化

将会议录音上传，几分钟内就能得到带标点的完整文字稿，节省大量整理时间。配合时间戳功能，还能快速定位某位发言人发言时段。

场景二：教学视频字幕生成

教师录制网课后，用本系统生成SRT字幕文件，导入剪映、Premiere等软件即可同步显示，提升学习体验。

场景三：自媒体内容创作

博主可以边讲边录，结束后立刻获得文案初稿，稍作修改就能发布公众号、小红书等内容平台，极大提高创作效率。

场景四：无障碍辅助工具

帮助听障人士实时理解语音内容，或将语音消息转为文字阅读，具有良好的社会价值。

6. 常见问题与优化建议

6.1 识别不准确怎么办？

原因分析与解决方案：

音频质量差：背景噪音大、录音距离远
→ 使用耳机麦克风，或后期用Audacity等工具降噪
语言设置错误：英文内容误设为中文
→ 正确选择语言选项
发音不清或语速过快
→ 保持适中语速，吐字清晰，避免连读过多
专业术语识别错误
→ 可通过热词功能增强识别（当前版本暂未开放配置入口，未来可通过修改hotwords.txt实现）

6.2 识别速度慢的解决办法

问题	解决方案
使用CPU模式	切换至CUDA（GPU）模式
音频过长（>5分钟）	分段上传处理
模型未加载成功	点击【刷新】检查状态，重新加载

实测数据显示：在RTX 3060级别显卡上，Paraformer-Large模型处理10分钟中文音频约需40秒；而CPU模式下则超过3分钟。