news 2026/2/25 5:06:54

基于FunASR语音识别镜像快速搭建ASR服务｜科哥二次开发版

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于FunASR语音识别镜像快速搭建ASR服务｜科哥二次开发版

基于FunASR语音识别镜像快速搭建ASR服务｜科哥二次开发版

1. 快速部署与启动流程

1.1 镜像环境准备

本文基于由开发者“科哥”二次开发的 FunASR 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。该镜像已集成 Paraformer-Large 和 SenseVoice-Small 双模型支持，内置标点恢复、语音活动检测（VAD）、时间戳输出等高级功能，并提供 WebUI 界面，极大简化了 ASR 服务的本地化部署流程。

首先确保系统中已安装 Docker 环境：

# Ubuntu/Debian 系统检查 Docker 安装 docker --version # 若未安装，可执行： sudo apt update && sudo apt install -y docker.io sudo systemctl enable docker --now

拉取并运行科哥定制的 FunASR 镜像：

docker run -d \ --name funasr-webui \ -p 7860:7860 \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr-webui:latest

注意：若使用 WSL2 环境，请通过sudo service docker start启动 Docker 服务。

容器成功启动后，可通过以下命令查看运行状态：

docker logs funasr-webui

当输出日志显示服务监听在0.0.0.0:7860时，表示服务已就绪。

2. WebUI 界面详解与核心功能配置

2.1 访问地址与基础信息

服务启动后，在浏览器中访问：

http://localhost:7860

或从远程设备访问：

http://<服务器IP>:7860

页面顶部展示应用基本信息： -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

界面采用紫蓝渐变主题设计，布局清晰，操作直观。

2.2 控制面板功能解析

左侧为控制面板，包含以下关键配置项：

模型选择
  • Paraformer-Large：大参数量模型，识别精度高，适合对准确率要求高的场景。
  • SenseVoice-Small：轻量级模型，响应速度快，适用于实时性要求较高的短语音识别。

推荐策略：长音频、会议记录等优先选用 Paraformer-Large；客服对话、指令识别等可选 SenseVoice-Small。

设备选择
  • CUDA：启用 GPU 加速，显著提升推理速度（需宿主机具备 NVIDIA 显卡及驱动）。
  • CPU：纯 CPU 模式运行，兼容无 GPU 环境。

自动检测机制会在有 CUDA 支持时默认勾选 GPU 模式。

功能开关
  • 启用标点恢复 (PUNC)：自动为识别结果添加句号、逗号等标点符号，提升可读性。
  • 启用语音活动检测 (VAD)：自动分割连续语音中的有效语段，过滤静音片段。
  • 输出时间戳：在结果中附加每句话的时间区间，便于后期编辑与对齐。
操作按钮
  • 加载模型：手动触发模型加载或重新加载，适用于切换模型后刷新状态。
  • 刷新：更新当前模型状态显示（✓ 已加载 / ✗ 未加载）。

3. 使用方式与完整工作流

3.1 方式一：上传音频文件进行识别

步骤 1：准备音频文件

支持格式包括： - WAV (.wav) - MP3 (.mp3) - M4A (.m4a) - FLAC (.flac) - OGG (.ogg) - PCM (.pcm)

推荐采样率为16kHz，单声道录音以获得最佳识别效果。

步骤 2：上传文件

点击 “ASR 语音识别” 区域的“上传音频”按钮，选择本地文件并等待上传完成。

步骤 3：设置识别参数
  • 批量大小（秒）：默认 300 秒（5 分钟），最大支持 600 秒。用于分块处理超长音频。
  • 识别语言：
  • auto：自动检测语言（推荐）
  • zh：强制中文识别
  • en：英文
  • yue：粤语
  • ja：日语
  • ko：韩语

对于混合语种内容，建议使用auto模式；若已知明确语种，指定语言可提高准确率。

步骤 4：开始识别

点击“开始识别”按钮，系统将调用选定模型进行解码。识别进度可通过日志观察。

步骤 5：查看识别结果

识别完成后，结果分为三个标签页展示：

标签页内容说明
文本结果纯文本输出，可直接复制使用
详细信息JSON 格式完整数据，含置信度、时间戳等元信息
时间戳按词/句粒度划分的时间范围列表

示例输出：

[001] 0.000s - 0.500s (时长: 0.500s) [002] 0.500s - 2.500s (时长: 2.000s) [003] 2.500s - 5.000s (时长: 2.500s)

3.2 方式二：浏览器实时录音识别

步骤 1：开启麦克风录音

点击“麦克风录音”按钮，浏览器会请求麦克风权限，点击允许即可开始录制。

步骤 2：录制语音输入

对着麦克风清晰发音，系统实时采集音频流。点击“停止录音”结束录制。

步骤 3：启动识别

点击“开始识别”，系统将对录制的音频进行离线识别。

步骤 4：获取结果

结果展示逻辑与上传文件一致，支持文本、JSON 和 SRT 字幕导出。

优势：无需预先准备音频文件，适合演示、测试和即时转录场景。

4. 结果导出与文件管理

4.1 多格式结果下载

识别完成后，可通过下方按钮下载不同格式的结果文件：

下载按钮文件格式用途说明
下载文本.txt纯文本，便于导入文档处理
下载 JSON.json包含完整结构化数据，适合程序解析
下载 SRT.srt视频字幕标准格式，可直接用于剪辑软件

SRT 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

4.2 输出目录结构

所有输出文件统一保存在容器内路径：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

每次识别生成独立时间戳目录，结构如下：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # JSON 格式结果 ├── text_001.txt # 纯文本结果 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

该设计避免文件覆盖，便于版本管理和追溯。

5. 高级功能与优化建议

5.1 批量大小调整

  • 默认值：300 秒（5 分钟）
  • 可调范围：60 ~ 600 秒
  • 作用：控制每次送入模型的音频长度。较长的批次能提升上下文理解能力，但占用更多内存。

建议：对于低配设备，建议降低至 120 秒以内以减少延迟。

5.2 语言识别策略

合理设置语言选项有助于提升识别准确率：

场景推荐设置
普通话为主zh
英文讲座en
中英混杂对话auto
粤语访谈yue
日语配音ja

注意：错误的语言设定可能导致严重误识别。

5.3 时间戳应用场景

启用时间戳后，可用于： - 视频字幕同步制作 - 会议纪要重点标注 - 教学资源知识点定位 - 法律取证语音切片

结合 SRT 导出功能，可无缝对接主流视频编辑工具如 Premiere、Final Cut Pro 等。

6. 常见问题排查指南

Q1：识别结果不准确怎么办？

解决方法： 1. 确认选择了正确的识别语言； 2. 检查音频质量，避免背景噪音过大； 3. 尝试提高录音音量或使用降噪耳机； 4. 开启 VAD 和 PUNC 功能辅助处理。

Q2：识别速度慢如何优化？

可能原因： - 使用 CPU 模式运行 - 音频过长导致一次性处理压力大

解决方案： 1. 切换至CUDA 模式（如有 GPU）； 2. 将长音频拆分为多个小于 5 分钟的片段； 3. 改用SenseVoice-Small模型加快响应。

Q3：无法上传音频文件？

检查项： - 文件格式是否在支持列表中（推荐 MP3/WAV）； - 文件大小是否超过 100MB 限制； - 浏览器是否存在兼容性问题（建议使用 Chrome/Firefox）。

Q4：录音无声或无响应？

排查步骤： 1. 确保浏览器已授予麦克风权限； 2. 在系统设置中测试麦克风是否正常工作； 3. 调整系统麦克风增益至合适水平。

Q5：识别结果出现乱码？

应对措施： 1. 确保音频编码格式正确（推荐 PCM 或 MP3）； 2. 更换为标准采样率（16kHz）； 3. 尝试重新转换音频格式后再上传。

Q6：如何进一步提升识别准确率？

综合建议： 1. 使用高质量录音设备，采样率不低于 16kHz； 2. 减少环境噪声干扰，必要时进行预处理降噪； 3. 发音清晰，避免过快语速； 4. 在hotwords.txt中添加专业术语作为热词增强； 5. 启用 N-gram 语言模型（本镜像已集成speech_ngram_lm_zh-cn）。

7. 服务管理与退出方式

停止 WebUI 服务

在终端中按下Ctrl + C组合键终止当前进程。

或通过 Docker 命令停止容器：

docker stop funasr-webui

也可使用 PID 杀进程方式（适用于后台运行）：

pkill -f "python.*app.main"

快捷键汇总

操作快捷键
停止服务Ctrl + C
刷新页面F5 或 Ctrl + R
复制文本Ctrl + C

8. 技术支持与反馈渠道

  • 开发者：科哥
  • 联系方式：微信 312088415
  • 问题反馈要求：请提供完整的操作步骤、错误截图及日志信息以便快速定位。

项目承诺永久开源使用，请保留原始版权信息。

9. 更新日志

v1.0.0 (2026-01-04)

  • ✅ 首次发布版本
  • ✅ 支持中文语音识别（Paraformer + N-gram LM）
  • ✅ 兼容多种音频格式输入
  • ✅ 实现浏览器端实时录音功能
  • ✅ 支持 TXT/JSON/SRT 多格式导出
  • ✅ 采用紫蓝渐变 UI 主题，提升用户体验

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