从零开始玩转中文语音识别｜基于FunASR WebUI镜像快速落地

你是不是也经常遇到这样的场景：会议录音听写费时费力，视频字幕制作效率低下，或者想把一段语音内容快速转成文字却无从下手？别急，今天我们就来解决这个问题。

本文将带你从零开始，使用一个开箱即用的 FunASR WebUI 镜像，快速搭建属于自己的中文语音识别系统。无需复杂的环境配置，不用懂深度学习模型原理，只要你会点鼠标、会传文件，就能轻松实现高精度中文语音转文字。

这个由“科哥”二次开发的 FunASR 镜像，集成了 Paraformer 和 SenseVoice 等先进模型，支持上传音频识别、浏览器实时录音、自动标点恢复、时间戳输出等多种实用功能，还能一键导出 txt、json 和 srt 字幕文件，真正做到了“小白友好、专业可用”。

接下来，我会手把手教你如何部署、使用，并分享一些提升识别准确率的小技巧，让你花最少的时间，获得最高效的语音处理体验。

1. 为什么选择这款FunASR WebUI镜像？

在动手之前，我们先来搞清楚：市面上语音识别工具这么多，为什么偏偏要选这个 FunASR WebUI 镜像？

1.1 开箱即用，省去繁琐配置

传统部署 ASR（自动语音识别）系统，往往需要安装 Python 环境、下载模型、配置依赖库，一不小心就报错一堆。而这款镜像已经把所有东西打包好了——包括模型、Web 服务、前端界面，甚至预置了 CUDA 支持。你只需要启动镜像，就能直接通过浏览器访问，整个过程就像打开一个网页那么简单。

1.2 中文识别能力强，支持多种场景

它基于阿里通义实验室的 FunASR 框架，使用了speech_ngram_lm_zh-cn这类专为中文优化的语言模型，在中文语音识别任务上表现非常出色。无论是普通话、粤语，还是中英文混合内容，都能准确识别。

更棒的是，它还支持：

长音频识别：最长可处理 5 分钟的音频片段
实时录音转写：直接用麦克风说话，即时看到文字结果
多语言切换：支持中文、英文、日语、韩语、粤语自动检测或手动指定

1.3 功能齐全，满足日常需求

很多语音识别工具只能输出纯文本，但这款 WebUI 提供了完整的后处理能力：

自动添加标点符号（PUNC）
语音活动检测（VAD），自动切分语句
输出时间戳，方便做字幕或定位
支持导出 SRT 字幕文件，直接用于视频剪辑

这意味着你可以用它来做会议纪要、课程笔记、短视频字幕生成，甚至是播客内容整理，一镜多用，效率翻倍。

2. 快速部署与访问

现在我们正式进入实操环节。假设你已经有一台 Linux 服务器（本地虚拟机或云主机均可），下面就是完整的部署流程。

2.1 启动镜像服务

如果你使用的是支持容器化部署的平台（如 CSDN 星图镜像广场），可以直接搜索“FunASR 语音识别基于 speech_ngram_lm_zh-cn 二次开发构建 by 科哥”并一键启动。

启动成功后，系统会自动加载所需模型和服务。

2.2 访问 WebUI 界面

服务启动完成后，在浏览器中输入以下地址即可访问：

http://localhost:7860

如果你是从远程设备访问，请将localhost替换为服务器的实际 IP 地址：

http://<你的服务器IP>:7860

首次加载可能需要一点时间，因为后台正在初始化模型。稍等片刻，你会看到一个简洁美观的紫蓝渐变主题界面，标题写着“FunASR 语音识别 WebUI”。

3. 界面功能详解

让我们一起来看看这个 WebUI 到底有哪些功能模块，每个按钮都是干什么的。

3.1 头部信息区

页面顶部显示了应用的基本信息：

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

这里也提醒大家尊重开发者劳动成果，项目承诺永久开源使用，请勿删除版权信息。

3.2 左侧控制面板

这是整个系统的操作中心，包含以下几个关键设置项：

3.2.1 模型选择

目前提供两个主流模型供选择：

Paraformer-Large：大模型，识别精度更高，适合对准确性要求高的场景
SenseVoice-Small：小模型，响应速度快，适合实时交互或资源有限的环境

默认选中的是 SenseVoice-Small，你可以根据实际需求切换。

3.2.2 设备选择

CUDA：启用 GPU 加速（推荐，有显卡时自动勾选）
CPU：纯 CPU 模式运行（无独立显卡时使用）

建议优先使用 CUDA 模式，识别速度能提升数倍。

3.2.3 功能开关

三个实用的功能选项：

启用标点恢复 (PUNC)：让输出的文字自带逗号、句号等标点，阅读更顺畅
启用语音活动检测 (VAD)：自动识别哪里是有效语音，过滤静音段
输出时间戳：在结果中标注每句话的起止时间，便于后期编辑

这三个功能建议全部开启，尤其是 PUNC 和 VAD，能显著提升使用体验。

3.2.4 模型状态与操作按钮

下方会显示当前模型是否已加载成功（✓ 或 ✗）。如果未加载，可以点击“加载模型”手动触发；点击“刷新”可更新状态。

4. 两种识别方式实战演示

系统支持两种主要的语音输入方式：上传音频文件和浏览器实时录音。下面我们分别来看看怎么用。

4.1 方式一：上传音频文件识别

这是最常用的方式，适合处理已有录音文件。

步骤 1：准备音频文件

支持的格式包括：

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。文件大小建议控制在 100MB 以内。

步骤 2：上传并配置参数

进入“ASR 语音识别”区域，点击“上传音频”，选择本地文件上传。

上传完成后，设置以下参数：

批量大小（秒）：默认 300 秒（5 分钟），可根据音频长度调整
识别语言：
- auto：自动检测（推荐）
- zh：强制识别为中文
- en：英文
- yue：粤语
- ja：日语
- ko：韩语

对于中文为主的场景，建议选择zh或auto。

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，等待几秒到几十秒（取决于音频长度和设备性能），识别结果就会出现在下方。

步骤 4：查看三种结果

识别完成后，结果分为三个标签页展示：

文本结果：干净的纯文本，可直接复制粘贴使用
详细信息：JSON 格式，包含每个词的置信度、时间戳等元数据
时间戳：按句子划分的时间区间，格式为[序号] 开始时间 - 结束时间 (时长)

例如：

[001] 0.000s - 2.500s (时长: 2.500s) [002] 2.500s - 5.000s (时长: 2.500s)

非常适合用来做视频字幕或语音分析。

4.2 方式二：浏览器实时录音

如果你想边说边转文字，比如做口头笔记或即兴演讲记录，这个功能就太方便了。

操作步骤如下：

点击“麦克风录音”按钮
浏览器会弹出权限请求，点击“允许”
对着麦克风清晰地说出你想识别的内容
点击“停止录音”结束录制
点击“开始识别”进行处理

整个过程流畅自然，延迟很低，基本能做到“说完即出文字”。

提示：确保麦克风工作正常，环境安静，发音清晰，这样识别效果才会更好。

5. 结果导出与文件管理

识别完成后，你可以将结果保存到本地，方便后续使用。

5.1 下载不同格式的结果

系统提供了三个下载按钮：

下载文本：生成.txt文件，仅包含纯文本内容
下载 JSON：生成.json文件，包含完整结构化数据
下载 SRT：生成.srt字幕文件，可用于 Premiere、剪映等视频软件

SRT 文件示例：

1 00:00:00,000 --> 00:00:02,500 你好 2 00:00:02,500 --> 00:00:05,000 欢迎使用语音识别系统

这对做自媒体的朋友来说简直是神器——再也不用手动打字配字幕了。

5.2 输出文件存储路径

所有输出文件都统一保存在服务器上的这个目录中：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

每次识别都会创建一个以时间命名的新文件夹，避免覆盖。例如：

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

你可以定期清理旧文件，也可以通过 FTP 或 SCP 工具批量下载。

6. 提升识别效果的实用技巧

虽然这套系统开箱即用，但要想获得最佳识别效果，还需要掌握一些小技巧。

6.1 如何提高准确率？

使用高质量音频：尽量用 16kHz 单声道 WAV 或 MP3 格式
减少背景噪音：在安静环境中录音，必要时可先做降噪处理
清晰发音，语速适中：不要含糊其辞，也不要讲得太快
正确选择语言模式：如果是纯中文内容，建议选zh而非auto

6.2 为什么识别结果不准确？

常见原因及解决方案：

问题现象	可能原因	解决方法
识别错误多	音频质量差	更换清晰录音，尝试降噪
出现乱码	编码问题或语言选错	检查音频编码，确认语言设置
无法上传文件	格式不支持或过大	转换为 MP3/WAV，控制在 100MB 内
录音无声	未授权或麦克风故障	允许浏览器权限，检查设备

6.3 模型选择建议

使用场景	推荐模型	原因
会议纪要、访谈整理	Paraformer-Large	精度更高，细节还原好
实时对话、快速记录	SenseVoice-Small	响应快，延迟低
长音频批量处理	Paraformer-Large + VAD	分段精准，整体准确