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手把手教你用Fun-ASR实现歌词识别功能

1. 引言：为什么选择Fun-ASR进行歌词识别？

在音乐内容处理、智能剪辑和语音分析等场景中，歌词识别是一项极具挑战性的任务。传统语音识别模型在面对高音乐背景、节奏复杂、人声与伴奏高度融合的音频时，往往表现不佳，容易出现漏识、误识甚至“幻觉”生成。

而Fun-ASR-MLT-Nano-2512是由阿里通义实验室推出的多语言端到端语音识别大模型，专为复杂真实场景设计，具备以下关键优势：

• 支持31 种语言和多种方言
• 内置对音乐背景下的语音增强机制
• 提供歌词识别专项优化能力
• 模型轻量（8亿参数），适合本地部署与边缘计算

本文将带你从零开始，基于Fun-ASR-MLT-Nano-2512镜像环境，完整实现一个可运行的歌词识别系统，并深入解析其技术要点与工程实践技巧。

2. 环境准备与服务部署

2.1 前置条件检查

确保你的运行环境满足以下要求：

提示：若使用云服务器或容器平台，建议开启 GPU 加速以提升推理速度。

2.2 安装依赖并启动服务

进入镜像默认路径后，首先安装必要依赖：

pip install -r requirements.txt apt-get update && apt-get install -y ffmpeg

然后启动 Web 服务：

cd /root/Fun-ASR-MLT-Nano-2512 nohup python app.py > /tmp/funasr_web.log 2>&1 & echo $! > /tmp/funasr_web.pid

服务成功启动后，可通过以下地址访问界面：

http://localhost:7860

首次加载模型可能需要 30–60 秒（懒加载机制），之后每次推理响应迅速。

3. 歌词识别功能详解与实战操作

3.1 Fun-ASR 的歌词识别能力解析

Fun-ASR 在训练阶段引入了大量带强背景音乐的真实演唱数据，结合 CTC + Attention 架构，在以下方面显著优于通用 ASR 模型：

• 抗干扰能力强：有效抑制乐器频段对人声的掩蔽效应
• 时间对齐精度高：即使在快节奏说唱中也能保持良好帧同步
• 语种混合支持好：如中英文夹杂歌曲可自动切换识别语言

根据官方测试数据，在典型流行歌曲片段上，Fun-ASR-nano 的 WER（词错误率）仅为30.85%，远低于 Whisper-large-v3（54.82%）和 Seed-ASR（30.26%）。

3.2 使用 Web 界面完成歌词识别

操作步骤如下：

1. 打开浏览器，访问http://localhost:7860
2. 点击 “Upload Audio” 上传一首含人声的歌曲（支持 MP3/WAV/M4A/FLAC）
3. 在语言选项中选择对应语种（如“中文”、“英文”或“粤语”）
4. 勾选 “Enable Lyrics Mode”（如有该选项）
5. 点击 “开始识别”

示例输出：

[00:12.3] 我曾经跨过山和大海 [00:15.6] 也穿过人山人海 [00:18.9] 我曾经拥有着的一切 [00:22.1] 转眼都飘散如烟

注意：当前版本默认不返回时间戳，但可通过修改app.py输出结构获取粗略时间段。

3.3 编程调用 API 实现自动化识别

对于批量处理需求，推荐使用 Python API 进行集成。

完整代码示例：

from funasr import AutoModel import json # 初始化模型 model = AutoModel( model=".", # 当前目录下模型 trust_remote_code=True, device="cuda:0" # 若无GPU，改为 "cpu" ) def recognize_lyrics(audio_path: str) -> str: """执行歌词识别""" try: res = model.generate( input=[audio_path], batch_size=1, language="中文", # 根据实际语种设置 itn=True, # 是否启用数字规范化（如“二零二五”→“2025”） hotwords=[] # 可添加歌手名、专辑名等热词提升准确率 ) if res and len(res) > 0: return res[0]["text"].strip() else: return "识别失败：未返回有效文本" except Exception as e: return f"识别异常：{str(e)}" # 测试调用 if __name__ == "__main__": audio_file = "./example/zh.mp3" result = recognize_lyrics(audio_file) print("识别结果：") print(result)

输出示例：

识别结果： 我曾经跨过山和大海 也穿过人山人海 我曾经拥有着的一切 转眼都飘散如烟

3.4 提升识别质量的关键技巧

尽管 Fun-ASR 已针对歌词做了优化，但在实际应用中仍可通过以下方式进一步提升效果：

✅ 技巧一：预处理音频降低噪声

使用ffmpeg对原始音频进行降噪和重采样：

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le cleaned.wav

• -ar 16000：统一采样率为 16kHz（模型推荐输入）
• -ac 1：转为单声道，减少冗余信息
• pcm_s16le：WAV 格式兼容性更好

✅ 技巧二：添加热词（Hotwords）

在generate()中传入常见词汇，例如：

hotwords = ["周杰伦", "青花瓷", "中国风"] res = model.generate(input=["audio.mp3"], hotwords=hotwords, ...)

这能显著提升专有名词识别准确率。

✅ 技巧三：分段识别长音频

对于超过 5 分钟的歌曲，建议切片处理：

import librosa def split_audio(wav_path, chunk_duration=30): """每30秒切一段""" y, sr = librosa.load(wav_path, sr=16000) chunk_samples = chunk_duration * sr chunks = [] for i in range(0, len(y), chunk_samples): chunk = y[i:i + chunk_samples] temp_path = f"/tmp/chunk_{i//sr}.wav" librosa.output.write_wav(temp_path, chunk, sr) chunks.append(temp_path) return chunks

再对每个片段依次调用recognize_lyrics()，最后拼接结果。

4. Docker 部署与生产化建议

4.1 构建可移植的 Docker 镜像

为了便于部署到不同环境，建议封装为 Docker 镜像。

Dockerfile 示例：

FROM python:3.11-slim WORKDIR /app RUN apt-get update && apt-get install -y \ ffmpeg \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 7860 CMD ["python", "app.py"]

构建并运行容器：

docker build -t funasr-lyrics:latest . docker run -d -p 7860:7860 --gpus all funasr-lyrics:latest

即可通过http://host_ip:7860访问服务。

4.2 生产环境优化建议

5. 总结

本文围绕Fun-ASR-MLT-Nano-2512多语言语音识别模型，系统讲解了如何实现高质量的歌词识别功能。我们完成了以下核心内容：

1. 环境搭建：基于官方镜像快速部署本地服务
2. 功能验证：通过 Web 界面和 API 成功识别含音乐背景的人声
3. 工程优化：提出音频预处理、热词注入、分段识别三大提效策略
4. 生产部署：提供 Docker 化方案，支持规模化应用

Fun-ASR 凭借其强大的多语言支持和对复杂声学场景的适应能力，已成为当前轻量级歌词识别任务的理想选择。未来随着社区生态完善（如支持时间戳输出、说话人分离），其在音乐 AI 领域的应用潜力将进一步释放。

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