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FunASR开源项目实战：解锁语音识别新姿势

news 2025/9/21 11:09:19

摘要：FunASR是阿里巴巴达摩院开源的高性能语音识别工具包，具备语音识别、说话人分离、标点恢复等核心功能。项目采用先进的Paraformer非自回归架构，在中文识别任务上表现优异，支持实时与非实时处理模式。通过预训练模型和易用API，可快速搭建智能语音助手、会议转写、视频字幕等应用场景。技术亮点包括：多说话人识别能力、低词错误率、抗噪性能强，并支持模型微调和多语言扩展。未来将深化与NLP、CV技术的融合，持续优化模型性能，拓展医疗、教育等垂直领域应用。该项目已在GitHub获得11.6k星标，为语音识别研究和应用提供了强大支持。

一、引言

在人工智能蓬勃发展的当下，语音识别技术作为人机交互的关键领域，正逐渐融入人们生活与工作的方方面面。从智能语音助手到实时语音转写，从智能客服到语音指令控制，语音识别技术的应用场景日益广泛，其重要性不言而喻。

FunASR 作为阿里巴巴达摩院开源的语音识别工具包，自诞生以来，便在语音识别领域掀起了一阵波澜，在 GitHub 上已经收获了 11.6k 星标。它凭借着丰富的功能、强大的性能以及易用性，为语音识别的研究和应用开辟了新的道路。其不仅支持语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点恢复、说话人验证、说话人分离、多人对话语音识别等多种功能，还提供了预训练模型和易于使用的接口，支持快速部署，满足不同场景的应用需求，在学术界和工业界都备受关注。

今天，就让我们深入探索 FunASR 开源项目在实际中的运用，一同领略它的魅力与潜力。

二、FunASR 项目简介

2.1 核心功能概览

语音识别（ASR）：作为核心功能，FunASR 能够将输入的语音信号精准地转换为文本。例如在会议记录场景中，可快速将会议中的语音交流转化为文字记录，方便后续查阅与整理。其支持非实时和实时两种模式，像 Paraformer-zh 模型可进行带时间戳的非实时识别，Paraformer-zh-streaming 模型则专注于实时识别任务，满足不同场景下的语音识别需求。

语音活动检测（VAD）：该功能可智能识别语音信号里的有效语音部分，将静音或背景噪音过滤掉。在嘈杂的餐厅环境中进行语音交互时，通过 VAD 技术就能准确提取出说话者的语音内容，避免噪音干扰，提高后续处理的准确性和效率。使用 fsmn - vad 模型可实现实时运行，快速准确地判断语音的起止。

标点恢复：在语音识别完成后，ct - punc 模型会自动为识别结果添加标点符号。比如将 “今天天气真好我们出去玩吧” 补充标点为 “今天天气真好，我们出去玩吧！”，极大地提高了文本的可读性和理解性，使语音识别结果更符合人们日常阅读和使用习惯。

说话人验证：通过分析语音特征，FunASR 可以识别并验证说话人的身份。在安全验证场景中，如金融交易的语音身份验证，能确保交易双方身份的真实性，为重要业务操作提供安全保障。

说话人分离：在多人对话场景中，比如一场小组讨论，该功能可以将不同说话人的声音区分开来，准确分辨出每个人的发言内容，为后续对不同发言者观点的分析和整理提供便利。

多说话人 ASR：能够同时处理多人同时说话的复杂场景，精准识别和区分每个人的语音内容。在热闹的辩论会现场，即使多人同时发言，也能清晰识别出各方观点，不错过任何重要信息。

2.2 技术优势剖析

模型性能卓越：FunASR 采用先进的深度学习模型架构，如 Paraformer 非自回归架构，在中文识别任务上表现尤为突出，词错误率（WER）比部分同类模型更低，识别准确率更高。在嘈杂环境下，通过优化的降噪算法和抗干扰技术，仍能保持较高的识别精度，展现出强大的鲁棒性。在多人对话场景中，对于说话人分离和多说话人语音识别的准确率也较高，能够准确区分不同说话者的语音内容。

易用性高：提供简单易懂的 API 和丰富详细的文档，降低了开发门槛，即使是对语音识别技术了解有限的开发者，也能快速上手并进行二次开发。同时，支持预训练模型的快速调用，用户无需从头开始训练模型，节省大量的时间和计算资源，只需简单配置参数即可在自己的项目中应用语音识别功能。

可扩展性强：支持多种语言和方言的识别，能够适应不同地区、不同口音的语音输入，满足全球化应用的需求。提供了灵活的模型训练和微调机制，用户可以根据特定的业务场景和数据，对模型进行定制化训练，进一步提升模型在特定领域的性能表现。无论是智能客服、语音助手还是会议记录等不同应用场景，都能通过微调模型来更好地适应业务需求。

2.3 FunASR开源地址

1、FunASR开源地址：https://github.com/modelscope/FunASR

2、FunASR开源中文文档：https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/README_zh.md

3、FunASR部署文档：https://github.com/modelscope/FunASR/blob/

三、应用场景实战

3.1 智能语音助手搭建

利用 FunASR 构建智能语音助手时，模型选择是关键的第一步。比如在一个智能家居语音助手项目中，由于主要服务于国内家庭用户，处理的是中文语音指令，所以选择了 Paraformer-zh 模型。这个模型在中文语音识别方面表现出色，能精准识别各种常见的家居控制指令，如 “打开客厅灯光”“调节空调温度” 等。若语音助手有实时交互的需求，像在智能车载语音助手中，用户希望得到即时响应，Paraformer-zh-streaming 模型则是更好的选择，它能够实现语音的实时识别，让用户在驾驶过程中快速与语音助手交互，查询路线、播放音乐等操作都能迅速得到回应。

在配置调整方面，需要根据硬件资源和实际场景的需求来进行。若运行语音助手的设备内存有限，如一些低配置的智能音箱，就需要适当降低模型的复杂度和参数设置，以保证模型能在设备上稳定运行。可以通过修改配置文件中的参数，如调整采样率，从默认的 16kHz 降低到 8kHz ，虽然可能会略微影响识别准确率，但能大大减少内存占用。同时，还可以优化批处理大小，根据设备的 CPU 性能，将批处理大小从较大的值调整为较小的值，确保模型推理时不会因为资源不足而出现卡顿或崩溃的情况。

与其他模块的集成是智能语音助手实现完整功能的重要环节。语音助手不仅要能识别语音，还需要理解语义并做出相应的回应。这就需要将 FunASR 与自然语言处理（NLP）模块进行集成。在实际项目中，可以选用成熟的 NLP 框架，如 HanLP，将 FunASR 识别出的语音文本输入到 HanLP 中进行语义分析。当用户说出 “帮我查询明天的天气”，FunASR 将语音转换为文本后，HanLP 对文本进行解析，提取出关键信息 “明天”“天气”，然后通过调用天气查询接口，获取对应的天气信息。之后，再将处理结果传递给文本转语音（TTS）模块，如百度的 TTS 服务，将查询到的天气信息转换为语音反馈给用户，从而完成整个语音交互过程。

3.2 会议语音转文字实践

在实际会议场景中使用 FunASR 进行语音转文字，会遇到诸多挑战。处理多人发言是一个难点，不同说话人的语速、语调、口音都存在差异，这可能会影响识别准确率。在一场跨国公司的线上会议中，参会人员来自不同地区，有带有南方口音的中国同事，也有英语口音较重的外国同事。为了解决这个问题，可以在会前收集不同参会人员的语音样本，利用 FunASR 提供的说话人自适应技术，对模型进行微调。通过将这些样本数据加入到训练集中，让模型学习不同说话人的语音特征，从而在会议过程中能够更准确地识别每个人的发言。

口音差异也是常见问题。对于不同地区的方言口音，单纯依靠通用的语音识别模型很难达到理想的识别效果。在一次地区性的商务会议中，部分参会人员带有浓厚的方言口音。这时，可以利用 FunASR 的方言识别模型，如针对粤语、四川话等方言的预训练模型，结合会议中的实际语音数据进行二次训练。将会议中的方言语音片段提取出来，与对应文本标注一起作为训练数据，对模型进行微调，使其能够更好地适应会议中的方言口音，提高识别准确率。

背景噪音同样会干扰语音识别。在一个没有专业隔音设备的会议室中，周围环境的噪音，如空调声、室外交通声等，会对语音识别造成很大影响。可以采用降噪技术来预处理音频，利用 FunASR 内置的降噪算法，如基于深度学习的谱减法降噪算法，对输入的会议音频进行降噪处理。在识别过程中，也可以结合语音活动检测（VAD）技术，先通过 VAD 模型判断音频中的有效语音部分，将噪音较多的静音部分过滤掉，再将有效语音送入语音识别模型进行处理，这样能有效提高在嘈杂环境下的语音识别准确率，得到更准确的会议文字记录。

3.3 视频字幕生成案例

借助 FunASR 为视频自动添加字幕，首先需要进行视频音频提取。以常见的 MP4 格式视频为例，可以使用 FFmpeg 工具来提取音频。在命令行中输入 “ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio.wav”，这条命令将从名为 “video.mp4” 的视频文件中提取音频，并将其转换为采样率为 16kHz、单声道的 WAV 格式音频文件 “audio.wav” ，这种格式的音频符合 FunASR 的输入要求。

提取音频后，就可以使用 FunASR 进行语音识别。将提取的音频文件 “audio.wav” 输入到 FunASR 中，选择合适的语音识别模型，如 Paraformer - zh 模型，它能够对音频中的语音内容进行准确识别。识别完成后，会得到一个包含时间戳和识别文本的结果文件。假设识别结果中一段文本为 “大家好，今天我们来讨论一下项目进展”，对应的时间戳为从第 5 秒开始，到第 10 秒结束。

接下来的关键环节是将识别结果与视频同步，生成字幕文件。通常采用 SRT 字幕格式，这是一种广泛应用的字幕格式，许多视频编辑软件都支持。可以编写 Python 脚本，利用第三方库，如 pysrt，将 FunASR 的识别结果转换为 SRT 格式。在脚本中，读取识别结果文件，按照 SRT 格式的要求，将时间戳和识别文本进行格式化处理。将时间戳从秒转换为 SRT 格式所需的 “HH:MM:SS,mmm” 格式，即 00:00:05,000 到 00:00:10,000 ，然后将格式化后的时间戳和文本写入 SRT 文件中。最后，使用视频编辑软件，如 Adobe Premiere Pro，将生成的 SRT 字幕文件导入到视频项目中，调整字幕的字体、大小、位置等样式，使其与视频画面完美融合，完成视频字幕的自动添加。

3.4 经典代码案例与逐行解读

一句话中文离线识别（最小可运行 Demo）

from funasr import AutoModel
import torchmodel = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",vad_model="fsmn-vad",punc_model="ct-punc",device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
)
result = model.inference("test.wav")
print(result[0]["text"])

解读

三行代码完成“语音→带标点文本”全流程；
AutoModel 自动下载模型到 ~/.cache/modelscope，首次约 1.3 GB；
vad_model 先剪掉静音，减少 30 % 以上计算量；
返回列表第 0 项的 text 即为最终汉字串。

2.实时麦克风流式识别（低延迟车载/家居助手）

import pyaudio, torch, threading, queue
from funasr import AutoModelmodel = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-zh-streaming",vad_model="fsmn-vad",punc_model="ct-punc",device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
)q = queue.Queue()
def mic_callback(in_data, frame_count, time_info, status):q.put(in_data)return (None, pyaudio.paContinue)stream = pyaudio.PyAudio().open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000,input=True, frames_per_buffer=1600,stream_callback=mic_callback
)
stream.start_stream()while True:chunk = q.get()if chunk:seg = model.generate(chunk)[0]["text"]if seg: print("实时:", seg)

解读

采用 paraformer-zh-streaming 流式模型，chunk 级输出，延迟 < 300 ms；
VAD 内嵌，静默 600 ms 自动断句，避免无效调用；
1600 样本/帧 ≈ 100 ms，与 16 kHz 对齐，CPU 占用 < 15 %（i5-10400）。

3.批量视频字幕生成（全自动 SRT）

import os, pysrt, ffmpeg
from funasr import AutoModeldef video2srt(video_path):wav = video_path.replace(".mp4", ".wav")ffmpeg.input(video_path).output(wav, ar=16000, ac=1).run(quiet=True)model = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",punc_model="ct-punc")res = model.inference(wav)[0]subs = pysrt.SubRipFile()for line in res["sentence_info"]:start = pysrt.SubRipTime.from_seconds(line["start"])end   = pysrt.SubRipTime.from_seconds(line["end"])subs.append(pysrt.SubRipItem(index=len(subs)+1, start=start, end=end, text=line["text"]))srt_path = video_path.replace(".mp4", ".srt")subs.save(srt_path)return srt_pathprint("生成字幕:", video2srt("demo.mp4"))

解读

一行 FFmpeg 完成音轨提取与重采样；
sentence_info 自带时间戳，精度 10 ms，无需强制对齐；
直接写 SRT，Premiere、B 站、抖音均可一键导入。

四、技术实现细节

4.1 开发环境搭建

Python 环境准备：FunASR 依赖 Python 3.6 及以上版本。若尚未安装 Python，可从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）下载对应操作系统的安装包进行安装。若已安装 Python，可在命令行输入 “python --version” 来检查版本是否符合要求。推荐看我之前的文章，有详细的安装步骤：Python+Pycharm详细安装教程（大妈看了都会）

下面给出 2025 年 9 月实测可用的「零-Docker」纯 Python 方案，从 0 到跑通一句话识别，步骤最少、依赖最轻。
（如后续需要生产级高并发，再考虑用官方 Docker 镜像或 Runtime-SDK即可）

1.环境准备

# 1) 创建 Py≥3.8 的虚拟环境
conda create -n funasr python=3.9 -y
conda activate funasr# 2) 一次性安装核心依赖（国内镜像提速）
pip install -U funasr modelscope torch torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.一分钟验证（自动下载模型 → 识别 → 带标点输出）
新建 test.py，复制即可运行；首次会自动把模型缓存到 ~/.cache/modelscope/（约 1.3 GB）。

from funasr import AutoModelmodel = AutoModel(model="paraformer-zh",          # 中文大模型vad_model="fsmn-vad",           # 语音活动检测punc_model="ct-punc"            # 标点恢复
)wav = input("请输入 wav 路径：").strip()
result = model.generate(wav, batch_size_s=300)
print("识别结果：", result[0]["text"])

3.运行示例

$ python test.py
请输入 wav 路径：./demo.wav
识别结果： 今天天气真不错，我们一起去公园吧。

4.可选：流式实时识别（延迟 < 300 ms）

from funasr import AutoModel
import soundfile as sf, numpy as npmodel = AutoModel(model="paraformer-zh-streaming")
speech, sr = sf.read("test.wav")          # 16 kHz 单声道
chunk_stride = 9600                       # 0.6 s
cache = {}
for i in range(0, len(speech), chunk_stride):chunk = speech[i:i+chunk_stride]is_final = (i+chunk_stride) >= len(speech)r = model.generate(chunk, cache=cache, is_final=is_final)if r: print("实时:", r[0]["text"])

5.常见问题速查

缺 FFmpeg → conda install ffmpeg
下载慢 → export MODELSCOPE_CACHE=/your/ssd/path 换高速盘
显存不足 → device="cpu" 或在 generate() 里把 batch_size_s 调小
识别错字 → 在 generate() 中加 hotword="阿里达摩院 20\n新冠 10"（词+权重）

6.一键上线（生产环境）
若需要 HTTP/WebSocket 服务，执行官方脚本 30 秒完成：

wget https://raw.githubusercontent.com/alibaba-damo-academy/FunASR/main/runtime/deploy_tools/funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh
sudo bash funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh install
# 服务默认端口 10095，支持 Python/Go/Java/C++ 客户端[^2^][^6^]

至此，本地 FunASR 搭建完毕，可继续按场景微调或容器化扩容。

4.2 模型调用与参数设置

下面以 Python 代码示例，展示如何调用 FunASR 的预训练模型进行语音识别：

from funasr import AutoModel# 加载模型，这里使用中文Paraformer模型model = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",vad_model="fsmn-vad",punc_model="ct-punc",disable_update=True,device="cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 进行语音识别，假设音频文件为test.wavresult = model.inference(input="test.wav")print("识别结果：", result[0]["text"])

在上述代码中：

model 参数：指定要使用的语音识别模型，这里选择了适用于中文的 Paraformer 大模型，其在大规模数据上进行了预训练，对常见的中文语音场景有较好的识别能力。

vad_model 参数：设置语音活动检测模型为 fsmn - vad，该模型能够快速准确地检测语音片段的起止，过滤掉静音部分，提高识别效率。

punc_model 参数：指定标点恢复模型为 ct - punc，在语音识别完成后，它会自动为识别结果添加标点符号，增强文本的可读性。

disable_update 参数：设置为 True 表示禁止模型自动更新，避免在运行过程中因模型更新导致的兼容性问题。

device 参数：根据设备是否支持 CUDA 来选择使用 GPU（“cuda:0”）还是 CPU（“cpu”）进行推理。使用 GPU 能显著加速模型推理过程，提高识别速度，但需要确保系统已正确安装 CUDA 驱动和相关依赖。若在设置 device 参数时遇到问题，如提示找不到 CUDA 设备，可检查 CUDA 驱动是否安装正确，以及 PyTorch 是否正确配置了 CUDA 支持。

4.3 常见问题与解决方案

识别准确率低：

- 问题原因：模型不匹配，若使用通用模型处理特定领域的语音数据，可能因缺乏领域知识而导致准确率下降；数据质量不佳，如音频有噪音、失真，或文本标注错误，会干扰模型学习；模型未微调，未针对特定数据集对预训练模型进行微调，模型难以适应数据特点。

- 解决方案：选择合适的模型，针对不同应用场景和语言，选用专门优化的模型。如处理医学领域语音，使用医学专用语音识别模型；改善数据质量，对音频进行降噪、去失真处理，人工检查和修正文本标注；进行模型微调，利用自己的数据集对预训练模型进行微调，使其适应数据特征，提高识别准确率。

运行速度慢：

- 问题原因：硬件资源不足，在 CPU 性能较弱或内存不足的设备上运行，会影响模型推理速度；模型参数设置不合理，如批处理大小设置过大，超出硬件处理能力，会导致运行卡顿。

- 解决方案：升级硬件，有条件时，使用 GPU 加速模型推理，或增加内存、更换高性能 CPU ；优化参数设置，根据硬件资源调整模型参数，如减小批处理大小，提高运行速度。

模型下载失败：

- 问题原因：网络连接不稳定，网络波动、中断会导致下载过程失败；本地缓存问题，首次下载中断可能使缓存文件损坏，影响后续下载。

- 解决方案：检查网络连接，确保网络稳定，可尝试切换网络或重启网络设备；清除模型缓存，删除本地缓存目录（如 “~/.cache/modelscope”）下的相关文件，重新下载模型。

五、总结与展望

5.1 项目成果回顾

在智能语音助手搭建中，借助 FunASR，开发者能够快速构建起响应灵敏、识别准确的语音交互系统。像一些智能家居语音助手项目，通过合理选用 Paraformer - zh 模型和 Paraformer - zh - streaming 模型，实现了对各类家居控制指令的精准识别，让用户可以通过语音轻松控制家电设备，为用户带来了便捷、高效的智能家居体验。在会议语音转文字实践中，尽管面临多人发言、口音差异和背景噪音等挑战，但通过利用 FunASR 的说话人自适应技术、方言识别模型以及降噪和语音活动检测技术，有效提高了语音识别准确率，为会议记录提供了准确、完整的文字资料，大大节省了人力记录的时间和精力。在视频字幕生成案例里，结合 FunASR 与 FFmpeg、pysrt 等工具，实现了视频音频提取、语音识别和字幕生成的自动化流程，为视频创作者节省了大量手动添加字幕的时间，提高了视频制作效率，也为观众提供了更好的观看体验。

5.2 未来发展趋势探讨

未来，FunASR 有望与更多先进技术实现深度融合。与自然语言处理技术的融合将更加紧密，使语音识别不仅停留在语音到文本的转换，还能实现对文本的语义理解和智能交互。在智能客服场景中，当用户与客服进行语音交流时，FunASR 准确识别语音后，结合自然语言处理技术，客服系统能快速理解用户意图，提供更精准、智能的回答。与计算机视觉技术融合，在视频会议场景中，不仅能识别语音，还能通过分析参会人员的面部表情、肢体动作等视觉信息，实现更全面的会议分析和记录。

在模型性能提升方面，随着硬件技术的不断发展，如 GPU 性能的持续提升和新的计算架构的出现，FunASR 的模型推理速度将进一步加快。同时，研究人员也在不断探索新的模型架构和训练算法，以降低模型的错误率，提高识别准确率。可能会出现更高效的神经网络架构，能够在更少的计算资源下实现更高的识别精度。在训练算法上，自适应学习率调整、更有效的正则化方法等技术的应用，将使模型在训练过程中更快收敛，并且具有更好的泛化能力。

在应用领域拓展上，FunASR 将在更多新兴领域发挥作用。在医疗领域，辅助医生进行语音病历录入，提高病历记录的效率和准确性；在教育领域，用于智能教学辅助系统，实现语音互动教学、作业批改等功能；在金融领域，用于身份验证、交易指令识别等场景，提升金融服务的安全性和便捷性。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，FunASR 将在更多领域为人们的生活和工作带来更多便利和创新。