惊艳！DeepSeek-R1打造的数学解题机器人效果展示
2026/1/17 1:51:01
Fun-ASR本地部署全流程，附详细截图指引
1. 引言
在语音识别技术日益普及的今天，构建一个高效、稳定且可本地运行的 ASR（自动语音识别）系统已成为开发者和企业的重要需求。Fun-ASR 是由钉钉与通义实验室联合推出的轻量级语音识别大模型，具备高精度中文识别能力，支持多语言、热词增强、文本规整（ITN）等功能，并提供直观的 WebUI 界面，极大降低了使用门槛。
本文将围绕Fun-ASR 钉钉联合通义推出的语音识别大模型语音识别系统 构建by科哥这一镜像版本，完整梳理从环境准备到功能使用的本地部署全流程，配合关键操作截图与实用建议，帮助你快速搭建属于自己的离线语音转写平台。
2. 环境准备与启动流程
2.1 系统要求
为确保 Fun-ASR 能够稳定运行，推荐以下硬件和软件配置：
| 项目 | 推荐配置 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 20.04 / CentOS 7+ / macOS（Apple Silicon） |
| Python 版本 | 3.9 或以上 |
| GPU 支持 | NVIDIA 显卡（CUDA 11.8+），至少 8GB 显存 |
| 内存 | ≥16GB |
| 存储空间 | ≥20GB（含模型缓存） |
提示：若无 GPU，也可使用 CPU 模式运行，但推理速度约为实时速度的 0.5x，适合小文件测试。
2.2 获取并解压项目
假设你已通过 CSDN 星图或其他渠道获取了Fun-ASR的完整镜像包，通常包含如下目录结构：
funasr-webui/ ├── app.py ├── start_app.sh ├── models/ # 模型存放路径 ├── webui/ │ ├── data/history.db # 历史记录数据库 │ └── static/ # 前端资源 └── requirements.txt # 依赖文件进入项目根目录后，首先安装所需依赖：
pip install -r requirements.txt常见依赖包括：
funasrSDKgradio（用于 WebUI）torch（PyTorch 框架）sqlalchemy（历史记录管理）
2.3 启动应用服务
执行内置启动脚本：
bash start_app.sh该脚本通常封装了以下命令：
python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860 --device auto启动成功后，终端会输出类似信息：
Running on local URL: http://localhost:7860 Running on public URL: http://<your-ip>:7860此时即可通过浏览器访问系统。
2.4 访问 WebUI 界面
打开浏览器，输入地址：
- 本地访问：http://localhost:7860
- 远程访问：
http://服务器IP:7860
首次加载可能需要等待模型初始化完成（约 10~30 秒），页面加载完成后显示主界面如下：
图注：Fun-ASR WebUI 功能导航栏清晰，涵盖语音识别、实时流式识别、批量处理等六大模块。
3. 核心功能详解与使用指南
3.1 单文件语音识别
使用步骤
- 在左侧菜单选择「语音识别」；
- 点击“上传音频文件”按钮，支持格式包括 WAV、MP3、M4A、FLAC；
- （可选）配置参数：
- 目标语言：中文（默认）、英文、日文
- 启用 ITN：开启后自动转换口语表达为书面语（如“二零二五”→“2025”）
- 热词列表：每行输入一个关键词，提升特定术语识别率
- 点击“开始识别”，等待结果返回。
示例效果对比
| 原始识别结果 | 启用 ITN 后 |
|---|---|
| 一千二百三十四元整 | 1234元整 |
| 二零二五年三月十二号 | 2025年3月12日 |
建议：对于会议纪要、客服录音等场景，强烈建议开启 ITN 和添加业务相关热词。
3.2 实时流式识别
功能说明
模拟实时语音转文字过程，适用于演讲、访谈等现场转录场景。
操作流程
- 切换至「实时流式识别」标签页；
- 允许浏览器麦克风权限；
- 点击麦克风图标开始录音；
- 说话完毕后点击停止；
- 点击“开始实时识别”。
⚠️ 注意：Fun-ASR 模型本身不原生支持流式推理，此功能基于 VAD 分段 + 快速识别实现，属于实验性功能，延迟略高于专业流式模型。
提升体验技巧
- 使用高质量外接麦克风减少背景噪音；
- 控制语速适中，避免连续快速发言；
- 可预先设置常用热词以提高准确率。
3.3 批量处理多个音频文件
应用场景
当需处理大量录音文件（如培训课程、客户回访录音）时，批量处理功能可显著提升效率。
操作步骤
- 进入「批量处理」页面；
- 拖拽或点击上传多个音频文件（建议单次 ≤50 个）；
- 统一设置：
- 目标语言
- 是否启用 ITN
- 热词列表（应用于所有文件）
- 点击“开始批量处理”；
- 查看进度条及当前处理文件名；
- 完成后可导出为 CSV 或 JSON 格式。
输出示例（CSV）
filename,language,raw_text,normalized_text,duration,status meeting_01.mp3,Chinese,"今天开会讨论营业时间","今天开会讨论营业时间",124,success call_02.wav,Chinese,"预约方式是客服电话","预约方式是客服电话",89,success注意：处理过程中请勿关闭浏览器或中断网络连接。
3.4 识别历史管理
功能价值
所有识别记录均持久化存储于本地 SQLite 数据库中，便于追溯、检索和审计。
主要操作
- 查看最近100条记录：按时间倒序展示
- 搜索功能：支持按文件名或识别内容关键字过滤
- 查看详情：输入记录 ID 查看完整信息（含原始文本、规整后文本、参数配置）
- 删除记录：支持单条或清空全部记录（⚠️ 不可恢复）
数据存储路径
webui/data/history.db建议定期备份此文件，防止误删或磁盘故障导致数据丢失。
3.5 VAD 语音活动检测
功能定义
VAD（Voice Activity Detection）用于检测音频中的有效语音片段，剔除静音部分，常用于长音频预处理。
参数设置
- 最大单段时长：限制每个语音片段的最大持续时间（单位：毫秒，默认 30000ms = 30秒）
使用流程
- 上传音频文件；
- 设置最大片段长度；
- 点击“开始 VAD 检测”；
- 查看分割结果列表，包含：
- 起始时间（ms）
- 结束时间（ms）
- 片段时长
- 是否识别（可勾选同步进行 ASR）
实际应用建议
- 对超过 10 分钟的录音，先做 VAD 分割再逐段识别，避免显存溢出；
- 分割后的片段可用于后续自动化批处理流程。
3.6 系统设置与性能调优
设备选择
在「系统设置」中可指定计算设备：
| 选项 | 说明 |
|---|---|
| 自动检测 | 系统优先尝试 GPU |
| CUDA (GPU) | 使用 NVIDIA 显卡加速（推荐） |
| CPU | 通用模式，速度较慢 |
| MPS | Apple Silicon Mac 专用 |
若使用 GPU，请确认已安装正确版本的 CUDA 驱动（11.8 或 12.x）。
性能优化项
- 批处理大小（batch_size）：默认为 1，增大可提升吞吐量，但增加显存占用
- 最大长度（max_length）：控制输入序列上限，影响内存消耗
- 清理 GPU 缓存：出现 OOM 错误时点击释放显存
- 卸载模型：临时释放内存资源
常见问题应对
| 问题现象 | 解决方案 |
|---|---|
| 识别速度慢 | 切换至 GPU 模式，检查是否被其他程序占用 |
| CUDA out of memory | 清理 GPU 缓存，降低 batch_size，分段处理长音频 |
| 麦克风无法使用 | 检查浏览器权限，刷新页面重授予权限 |
| 页面显示异常 | 清除缓存（Ctrl+Shift+R），更换 Chrome/Edge 浏览器 |
4. 工程化部署建议
4.1 生产环境优化策略
为了使 Fun-ASR 更加稳定地服务于实际业务，建议采取以下工程实践：
| 项目 | 推荐做法 |
|---|---|
| Python 环境隔离 | 使用conda或virtualenv创建独立环境 |
| 模型本地化加载 | 将模型下载至本地目录，避免重复拉取 |
| 服务守护进程 | 使用systemd实现开机自启与崩溃重启 |
| 反向代理与安全 | 配合 Nginx + HTTPS + Basic Auth 控制访问权限 |
| 日志监控 | 重定向输出日志文件，便于排查问题 |
4.2 systemd 服务配置示例
创建服务文件/etc/systemd/system/funasr-webui.service：
[Unit] Description=FunASR WebUI Service After=network.target [Service] Type=simple User=ubuntu WorkingDirectory=/home/ubuntu/funasr-webui ExecStart=/usr/bin/python app.py --device cuda --host 0.0.0.0 --port 7860 Restart=always StandardOutput=journal StandardError=journal [Install] WantedBy=multi-user.target启用并启动服务：
sudo systemctl enable funasr-webui sudo systemctl start funasr-webui可通过journalctl -u funasr-webui查看运行日志。
5. 总结
Fun-ASR 凭借其轻量化设计、高识别精度和完整的 WebUI 支持，成为本地语音识别部署的理想选择。本文详细介绍了从环境搭建、服务启动到核心功能使用的全流程，并结合截图与实战建议，帮助用户规避常见问题。
通过合理配置 GPU 加速、启用热词与 ITN、利用 VAD 预处理和批量处理机制，即使是非技术人员也能快速上手，完成会议录音转写、客服质检、教学内容归档等多种任务。
更重要的是，整个系统完全运行于本地，保障了数据隐私与安全性，特别适用于对合规性要求较高的行业场景。
只要按照本文指引一步步操作，你将在短时间内拥有一套稳定高效的私有化语音识别系统。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。