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FunASR语音识别应用指南：会议记录自动转文字系统搭建

1. 引言

1.1 业务场景描述

在现代企业办公环境中，会议已成为信息传递和决策制定的核心环节。然而，传统的人工记录方式效率低下、易出错，且难以实现内容的结构化存储与检索。为解决这一痛点，构建一套高效、准确的会议记录自动转文字系统成为迫切需求。

FunASR 是一个开源的语音识别工具包，由阿里巴巴通义实验室推出，支持多种预训练模型和自定义训练流程。本文将基于speech_ngram_lm_zh-cn模型进行二次开发，结合科哥设计的 WebUI 界面，手把手教你搭建一套可用于实际会议场景的语音转写系统。

1.2 痛点分析

现有会议记录方式存在以下问题： -人工记录耗时耗力：需要专人全程参与，影响其他工作。 -转录准确性差：口语表达复杂，语速快，容易遗漏关键信息。 -后期整理困难：缺乏时间戳和结构化输出，不利于回溯和归档。 -多语言混合识别能力弱：中英文夹杂、方言等场景下表现不佳。

1.3 方案预告

本文将介绍如何部署并使用 FunASR WebUI 系统，实现以下功能： - 支持上传音频文件或浏览器实时录音 - 自动识别中文语音并添加标点符号 - 输出带时间戳的文本、JSON 和 SRT 字幕文件 - 提供批量处理能力和多语言识别选项 - 可部署于本地服务器或云端环境

2. 系统架构与技术选型

2.1 技术方案选型

选择 FunASR 的核心优势在于其对中文语音的高度优化，尤其是 Paraformer 系列模型，在长语音识别任务中表现出色，适合会议场景下的连续讲话识别。

2.2 实现步骤详解

步骤 1：环境准备

确保系统已安装 Python 3.8+ 和 PyTorch，并配置好 GPU 驱动（如使用 CUDA）。

# 创建虚拟环境 python -m venv funasr_env source funasr_env/bin/activate # Linux/Mac # 或 funasr_env\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install funasr gradio

步骤 2：下载模型

from funasr import AutoModel # 加载 Paraformer-Large 模型 model = AutoModel( model="paraformer-zh-large", punc_model="ct-punc" )

步骤 3：启动 WebUI 服务

运行主程序app.main启动 Gradio 服务：

python app.main --port 7860 --device cuda

成功启动后，可通过浏览器访问http://localhost:7860进入操作界面。

3. 功能模块详解

3.1 控制面板配置

模型选择

• Paraformer-Large：适用于高精度要求场景，识别准确率更高，但推理速度较慢。
• SenseVoice-Small：轻量级模型，响应迅速，适合实时录音和短语音识别。

建议会议录音使用 Paraformer-Large，而即时问答类场景可选用 SenseVoice-Small。

设备选择

• CUDA：利用 NVIDIA 显卡加速，显著提升识别速度（推荐）。
• CPU：无独立显卡时可用，但处理长音频可能较慢。

系统会自动检测 GPU 状态并默认选择 CUDA 模式。

功能开关说明

• 启用标点恢复 (PUNC)：开启后，系统会在识别结果中自动插入句号、逗号等标点，极大提升阅读体验。
• 启用语音活动检测 (VAD)：自动分割静音段落，避免无效内容干扰。
• 输出时间戳：生成每个词或句子的时间区间，便于后期编辑和定位。

3.2 音频识别流程

方式一：上传音频文件识别

支持格式

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

推荐使用 16kHz 采样率的单声道音频，以获得最佳识别效果。

参数设置

• 批量大小（秒）：控制每次处理的音频长度，默认 300 秒（5 分钟），最大支持 600 秒。
• 识别语言：
• auto：自动检测语言（推荐用于混合语种）
• zh：纯中文
• en：英文
• yue：粤语
• ja：日语
• ko：韩语

对于中文为主的会议，建议选择zh；若涉及外语发言，可切换为auto。

开始识别

点击“开始识别”按钮后，系统将加载模型并执行解码。进度条显示当前处理状态，完成后结果将展示在下方三个标签页中。

方式二：浏览器实时录音

使用流程

1. 点击“麦克风录音”按钮；
2. 浏览器弹出权限请求，点击“允许”；
3. 对着麦克风清晰讲话；
4. 点击“停止录音”结束录制；
5. 点击“开始识别”进行转写。

该功能适用于小型讨论会、访谈等无需提前录制的场景。

注意：请确保麦克风正常工作且系统已授权浏览器访问权限。

4. 结果输出与导出

4.1 输出内容类型

识别完成后，结果分为三个标签页展示：

文本结果

显示最终的纯文本转录内容，支持一键复制。

示例：

你好，欢迎使用语音识别系统。这是一个基于 FunASR 的中文语音识别 WebUI。

详细信息（JSON）

包含完整的识别数据，如时间戳、置信度、分词结果等，适用于开发者调试或集成到其他系统。

{ "text": "你好，欢迎使用语音识别系统。", "timestamp": [[0.0, 0.5], [0.5, 2.5], [2.5, 5.0]], "confidence": [0.98, 0.96, 0.97] }

时间戳

以列表形式展示每句话的起止时间和持续时长，便于视频剪辑或重点片段定位。

[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)

4.2 文件下载功能

系统支持三种格式导出：

所有输出文件统一保存在：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

目录下，按时间戳命名，避免覆盖冲突。

示例路径：

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

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
• 调整策略：
• 小于 5 分钟的音频：保持默认
• 超过 10 分钟的会议录音：建议分段上传或设置为 600 秒

大批次处理虽能减少调用次数，但对内存要求较高，需根据设备性能权衡。

5.2 语言识别设置

正确选择语言是提高识别准确率的关键： - 中文为主 →zh- 英文演讲 →en- 中英混杂 →auto- 地方口音明显 → 可尝试yue或后期人工校正

5.3 时间戳输出应用场景

• 视频字幕同步：SRT 文件可直接导入 Premiere、Final Cut Pro 等软件。
• 会议纪要标注：通过时间戳快速定位某位发言人发言时段。
• 教学资源整理：为网课生成带时间索引的学习笔记。

6. 常见问题与解决方案

6.1 识别结果不准确

原因分析与对策：1.语言选择错误→ 更改为auto或对应语种 2.音频质量差→ 使用降噪工具（如 Audacity）预处理 3.背景噪音大→ 在安静环境下重新录制 4.发音不清或语速过快→ 建议放慢语速，清晰吐字

6.2 识别速度慢

可能原因：- 使用 CPU 模式 - 音频过长未分段 - 模型加载异常

优化建议：- 切换至 CUDA 模式 - 将 1 小时会议拆分为 6 段 10 分钟音频分别处理 - 使用 SenseVoice-Small 替代 Paraformer-Large

6.3 无法上传音频

排查步骤：1. 检查文件格式是否为支持类型（优先使用 MP3/WAV） 2. 确认文件大小不超过 100MB 3. 清除浏览器缓存或更换 Chrome/Firefox 浏览器

6.4 录音无声

检查项：- 浏览器是否允许麦克风访问 - 系统声音设置中麦克风是否启用 - 物理麦克风连接是否正常

6.5 输出乱码

解决方法：- 确保编码格式为 UTF-8 - 检查音频是否损坏 - 尝试转换为标准 WAV 格式后再上传

7. 总结

7.1 实践经验总结

通过本次实践，我们成功搭建了一套稳定可用的会议记录自动转文字系统。其核心价值体现在： -高效性：1 小时会议录音可在 5~10 分钟内完成转写（GPU 加速下）。 -准确性：在清晰普通话条件下，识别准确率可达 90% 以上。 -易用性：WebUI 界面友好，无需编程基础即可操作。 -可扩展性：支持本地部署、私有化定制，保障数据安全。

7.2 最佳实践建议

1. 优先使用 GPU 加速：大幅提升处理效率，尤其适合批量任务。
2. 定期更新模型：关注 FunASR 官方仓库，及时获取新版本模型。
3. 建立标准化流程：制定“录音→上传→转写→校对→归档”的完整 SOP。
4. 结合人工校对：对于重要会议，建议由秘书进行最终复核。

该系统不仅适用于企业会议，还可拓展至课堂记录、采访整理、客服质检等多个领域，具有广泛的应用前景。

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