SenseVoice WebUI使用指南｜语音识别+情感与事件标签标注
1. 快速上手：三步完成语音转文字+情感分析
你有没有遇到过这样的场景？一段客户录音需要整理成会议纪要，不仅要准确还原对话内容，还要判断说话人的情绪状态。传统方式是人工听写+主观判断，耗时又容易出错。
现在，用SenseVoice WebUI，只需上传音频、点击识别，就能自动输出带情感和事件标签的文字结果。整个过程不到一分钟，准确率远超普通语音识别工具。
这个由“科哥”基于 FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 模型二次开发的 Web 界面，不仅支持中英文等多种语言识别，还能自动标注开心、生气、悲伤等情绪，以及背景音乐、掌声、笑声等声学事件。特别适合做客服质检、访谈分析、内容创作等工作。
下面我带你一步步操作，从零开始使用这套系统。
2. 启动服务与访问界面
2.1 如何启动应用
如果你是在 JupyterLab 或本地环境中运行该镜像，首先需要启动或重启 WebUI 服务。
打开终端，输入以下命令：
/bin/bash /root/run.sh这条命令会启动后台服务并加载模型。首次运行可能需要几十秒时间（取决于设备性能），后续启动会快很多。
2.2 访问网页地址
服务启动成功后，在浏览器中访问：
http://localhost:7860你会看到一个简洁美观的紫色渐变标题页面，写着“SenseVoice WebUI”，右下角还标注了开发者信息：“webUI二次开发 by 科哥”。
提示：如果无法访问，请确认端口是否被占用，或者检查防火墙设置。部分云服务器需开放 7860 端口才能外网访问。
3. 界面功能详解：一看就懂的操作布局
SenseVoice WebUI 的界面设计非常直观，采用左右分栏结构，左侧为操作区，右侧为示例音频列表。
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [紫蓝渐变标题] SenseVoice WebUI │ │ webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 使用说明 │ ├──────────────────────┬──────────────────────────────────┤ │ 🎤 上传音频 │ 示例音频 │ │ 语言选择 │ - zh.mp3 (中文) │ │ ⚙ 配置选项 │ - en.mp3 (英文) │ │ 开始识别 │ - ja.mp3 (日语) │ │ 识别结果 │ - ko.mp3 (韩语) │ └──────────────────────┴──────────────────────────────────┘每个图标对应一个功能模块，即使是第一次使用也能快速理解：
- 🎤上传音频：支持文件上传或麦克风实时录音
- 语言选择：可指定语言或让系统自动检测
- ⚙配置选项：高级参数设置（一般无需改动）
- 开始识别：触发识别流程
- 识别结果：显示最终输出文本
右侧的示例音频让你可以快速体验不同语言和场景下的识别效果，无需自己准备测试素材。
4. 四步完成一次完整识别
4.1 第一步：上传你的音频
有两种方式添加音频：
方式一：上传本地文件
点击 🎤 区域，选择你的音频文件。支持格式包括：
.mp3.wav.m4a
推荐使用.wav格式，无损压缩，识别准确率更高。
方式二：直接录音
点击麦克风图标，浏览器会请求权限。允许后即可开始录音。适合临时录制一句话进行测试。
小贴士：录音时尽量保持环境安静，避免回声和背景噪音干扰。
4.2 第二步：选择识别语言
在 下拉菜单中选择目标语言：
| 选项 | 说明 |
|---|---|
| auto | 自动检测（推荐新手使用） |
| zh | 中文普通话 |
| yue | 粤语 |
| en | 英语 |
| ja | 日语 |
| ko | 韩语 |
| nospeech | 强制标记为无语音 |
如果你明确知道音频语言，建议手动选择对应语种，识别更精准。对于混合语言或方言口音，选auto效果更好。
4.3 第三步：点击开始识别
一切准备就绪后，点击 “开始识别”按钮。
系统会将音频送入 SenseVoice Small 模型进行处理。识别速度很快：
- 10秒音频：约0.5~1秒
- 1分钟音频：约3~5秒
实际耗时受 CPU/GPU 性能影响，但整体效率远高于同类模型。
4.4 第四步：查看带标签的识别结果
识别完成后，结果会出现在 文本框中。它不仅仅是文字转录，还包括两个重要维度的信息：情感标签和事件标签。
情感标签（结尾处）
表示说话人的情绪状态，以 emoji 形式展示：
- 😊 开心（HAPPY）
- 😡 生气/激动（ANGRY）
- 😔 伤心（SAD）
- 😰 恐惧（FEARFUL）
- 🤢 厌恶（DISGUSTED）
- 😮 惊讶（SURPRISED）
- （无表情）中性（NEUTRAL）
事件标签（开头处）
反映音频中的非语音元素，帮助理解上下文：
- 🎼 背景音乐（BGM）
- 掌声（Applause）
- 😀 笑声（Laughter）
- 😭 哭声（Cry）
- 🤧 咳嗽/喷嚏（Cough/Sneeze）
- 📞 电话铃声
- 🚗 引擎声
- 🚶 脚步声
- 🚪 开门声
- 🚨 警报声
- ⌨ 键盘声
- 🖱 鼠标声
这些标签让一段普通的语音转写变成了富含语义信息的结构化数据。
5. 实际案例演示：看看识别效果有多强
我们来跑几个真实例子，感受一下它的能力。
5.1 中文日常对话识别
上传zh.mp3示例音频，内容是一段商场咨询对话。
识别结果如下：
开放时间早上9点至下午5点。😊- 文本还原准确
- 结尾自动加上 😊 表示语气友好、情绪积极
这对客服质量评估很有价值——不仅能看说了什么，还能判断态度好不好。
5.2 多事件叠加识别
试听rich_1.wav，这是一段带有背景音效的节目开场。
识别结果：
🎼😀欢迎收听本期节目，我是主持人小明。😊- 开头同时出现 🎼（背景音乐）和 😀（笑声）
- 主体内容清晰
- 结尾 😊 表达主持人热情状态
短短一句话，包含了三层信息：环境音、语义内容、说话人情绪，信息密度非常高。
5.3 跨语言自动识别
上传一段英中混杂的演讲录音，不指定语言，使用auto模式。
识别结果：
The meeting will start in 5 minutes. 请大家准时参加。😊模型不仅正确区分了两种语言，还在结尾统一标注了正面情绪，说明整体氛围轻松积极。
6. 高级配置说明：按需调整参数
点击 ⚙ 可展开高级配置项，通常情况下无需修改，默认值已优化好。
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| 语言 | 识别语言 | auto |
| use_itn | 是否启用逆文本正则化（如“5”转“五”） | True |
| merge_vad | 是否合并 VAD 分段（提升连贯性） | True |
| batch_size_s | 动态批处理时长（秒） | 60 |
其中use_itn=True是个实用功能。比如你说“今年营收增长了5%”，它会自动转成“百分之五”，更适合正式文档输出。
如果你希望保留数字原样（例如记账场景），可关闭此项。
7. 提升识别质量的五个实用技巧
虽然 SenseVoice 本身识别能力强，但输入质量直接影响输出效果。以下是我在实际使用中总结的经验：
7.1 使用高质量音频源
优先选择：
- 采样率 ≥ 16kHz
- WAV 或高码率 MP3 格式
- 单声道录音（减少干扰）
劣质录音会导致断句错误、漏词等问题。
7.2 控制音频长度
建议单次上传不超过 30 秒。虽然系统支持任意时长，但过长音频可能导致：
- 处理延迟增加
- 内存占用过高
- 情感判断趋于平均化（无法体现情绪变化）
对于长录音，建议先切片再逐段识别。
7.3 明确语言选择
虽然auto很方便，但在以下情况建议手动指定：
- 方言较重的普通话（选
zh） - 纯粤语对话（选
yue） - 英语教学录音（选
en）
这样能避免误判语种导致的识别偏差。
7.4 减少背景噪音
嘈杂环境会影响 VAD（语音活动检测）准确性。尽量在安静环境下录音，或使用降噪麦克风。
如果已有带噪音的录音，可先用 Audacity 等工具预处理。
7.5 语速适中，避免重叠发言
多人同时说话时，模型难以分离声纹，可能导致识别混乱。建议：
- 发言者之间留出停顿
- 语速不要太快（尤其数字、专有名词）
- 避免抢话、打断
8. 常见问题与解决方案
Q1：上传音频后没反应？
可能原因：
- 文件损坏或格式不支持
- 浏览器兼容性问题
解决方法：
- 换个浏览器试试（推荐 Chrome）
- 用格式工厂转换为 WAV 再上传
- 查看控制台是否有报错信息
Q2：识别结果不准？
先自查以下几点：
- 音频是否太模糊？
- 是否有严重回声？
- 语言选错了没？
若仍不准，尝试：
- 改用手动语言选择
- 缩短音频片段
- 更换录音设备重新录制
Q3：识别速度慢？
主要影响因素：
- 音频太长
- 设备算力不足（尤其是CPU模式）
- 同时运行多个任务
优化建议：
- 分段处理长音频
- 使用 GPU 加速（如有）
- 关闭其他占用资源的应用
Q4：如何复制识别结果？
点击 文本框右侧的“复制”按钮即可一键复制全部内容，包括所有 emoji 标签。
粘贴到 Word、Notion、飞书文档都能正常显示。
9. 它能帮你解决哪些实际问题？
别以为这只是个“语音转文字”工具，结合情感和事件标签，它可以成为你工作流中的智能助手。
9.1 客服录音分析
每天上百通电话，不可能每条都人工复盘。用 SenseVoice 批量处理后：
- 快速筛选出含“😡 生气”的客户反馈
- 统计坐席人员“😊 开心”回应比例
- 发现频繁出现“ 掌声”的优质服务案例
大幅提升质检效率。
9.2 访谈内容整理
记者或研究人员常需整理深度访谈。过去要花几小时听写，现在：
- 导入录音，一键生成带情绪标记的逐字稿
- 通过“😔 伤心”标签定位关键情感节点
- 利用“🎼 背景音乐”判断是否为节目录音
节省大量后期整理时间。
9.3 视频字幕生成 + 情绪增强
做短视频时，除了自动生成字幕，还能：
- 根据“😊”“😡”等标签调整字幕颜色或动画
- 在“”“😀”处添加特效，增强观众共鸣
- 快速剪辑出“高光情绪片段”用于推广
让内容更具感染力。
10. 总结：为什么你应该试试这个工具？
SenseVoice WebUI 不只是一个语音识别工具，它是集ASR（语音识别） + LID（语种识别） + SER（情感识别） + AEC/AED（声学事件分类/检测）于一体的多功能平台。
相比传统方案，它的优势非常明显：
开箱即用：无需编程基础，图形化操作，小白也能快速上手
多维输出：不只是文字，还有情绪和事件标签，信息更丰富
高效稳定：基于轻量级 Small 模型，速度快，资源占用低
持续进化：依托开源社区，功能不断更新完善
更重要的是，它是完全免费且承诺永久开源的项目，由开发者“科哥”用心维护，技术支持来自 FunAudioLLM/SenseVoice 社区。
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