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高效中文语音识别方案｜FunASR WebUI镜像使用指南

1. 快速开始与访问方式

1.1 启动服务与访问地址

在成功部署 FunASR 语音识别 WebUI 镜像后，系统将自动启动基于 Gradio 构建的可视化界面。用户可通过以下地址访问服务：

http://localhost:7860

若需从远程设备访问，请将localhost替换为服务器的实际 IP 地址：

http://<服务器IP>:7860

该服务无需额外配置即可运行，支持主流浏览器（Chrome、Edge、Firefox）直接访问，首次加载时会自动初始化模型资源。

1.2 镜像核心特性概述

本镜像由开发者“科哥”基于FunASR框架与speech_ngram_lm_zh-cn语言模型进行二次开发构建，具备以下关键优势：

• 高精度中文识别：集成 Paraformer-Large 大模型，显著提升复杂语境下的识别准确率。
• 多模型切换支持：提供 SenseVoice-Small 小模型选项，兼顾低延迟与轻量化需求。
• 全流程自动化处理：内置 VAD（语音活动检测）、PUNC（标点恢复）和时间戳生成能力。
• 多样化输出格式：支持文本、JSON 和 SRT 字幕文件导出，适配视频剪辑、会议记录等场景。
• 永久开源承诺：项目遵循开源协议，保留版权信息的同时允许自由使用与二次开发。

此镜像特别适用于需要本地化部署、数据隐私保护或离线环境运行的中文语音识别任务。

2. 界面功能详解

2.1 头部区域说明

页面顶部展示应用的基本信息，包含：

• 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

该区域为静态展示内容，帮助用户快速确认当前使用的工具版本及开发者信息。

2.2 控制面板功能解析

左侧控制面板是操作的核心交互区，分为五个模块：

模型选择

支持两种 ASR 模型切换：

• Paraformer-Large：适合对识别精度要求高的场景，如学术转录、专业访谈。
• SenseVoice-Small：响应速度快，适合实时语音输入、短句识别等低延迟需求。

设备选择

• CUDA：启用 GPU 加速，推荐配备 NVIDIA 显卡的用户使用，可大幅提升处理速度。
• CPU：无独立显卡时的兼容模式，性能较低但通用性强。

系统会在启动时自动检测可用设备并默认选中 CUDA（如有）。

功能开关

三项实用功能可按需开启：

• 启用标点恢复 (PUNC)：自动为识别结果添加逗号、句号等标点符号，提升可读性。
• 启用语音活动检测 (VAD)：自动分割长音频中的有效语音段，跳过静音部分。
• 输出时间戳：在结果中标注每句话的起止时间，便于后期编辑定位。

模型状态

实时显示当前模型加载情况：

• ✓ 模型已加载 —— 可立即开始识别
• ✗ 模型未加载 —— 需点击“加载模型”按钮手动初始化

操作按钮

• 加载模型：重新加载当前选中的模型，用于切换模型后刷新状态。
• 刷新：更新界面显示的状态信息，排查异常时建议使用。

3. 使用流程详解

3.1 方式一：上传音频文件识别

步骤 1：准备音频文件

支持的音频格式包括：

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

推荐参数设置：

• 采样率：16kHz（标准语音识别输入）
• 单声道（Mono），位深 16bit
• 文件大小建议小于 100MB，避免加载失败

注意：非标准格式或过高码率可能导致解析错误，建议提前使用 FFmpeg 转换。

步骤 2：上传文件

1. 在主界面的“ASR 语音识别”区域，点击"上传音频"
2. 从本地选择符合格式的音频文件
3. 等待上传完成（进度条显示）

上传成功后，音频波形图将在界面上预览，方便确认是否正确加载。

步骤 3：配置识别参数

• 批量大小：控制每次处理的音频长度。对于超过 5 分钟的长音频，系统会自动分段处理。
• 识别语言：
  • auto：自动检测语言类型，适合混合语种录音
  • zh：纯中文内容，识别更精准
  • 其他语言请根据实际内容选择对应选项

步骤 4：开始识别

点击"开始识别"按钮，系统将根据所选模型和设备进行推理计算。处理时间取决于：

• 音频长度
• 模型大小（Paraformer-Large > SenseVoice-Small）
• 运行设备（CUDA 明显快于 CPU）

识别过程中，界面会显示进度提示，完成后自动跳转至结果页。

步骤 5：查看识别结果

结果以三个标签页形式呈现：

文本结果

显示最终识别出的自然语言文本，支持一键复制到剪贴板，适用于文档整理、笔记提取等场景。

详细信息

返回完整的 JSON 结构数据，包含：

{ "text": "你好欢迎使用语音识别", "segments": [ { "id": 0, "start": 0.0, "end": 1.2, "text": "你好", "confidence": 0.98 } ] }

可用于程序化处理或进一步分析。

时间戳

列出每个词或句子的时间区间，格式如下：

[001] 0.000s - 1.200s (时长: 1.200s) [002] 1.200s - 3.500s (时长: 2.300s)

适用于字幕制作、演讲稿同步等精确对齐需求。

3.2 方式二：浏览器实时录音识别

步骤 1：启动录音功能

1. 点击"麦克风录音"按钮
2. 浏览器弹出权限请求，点击"允许"

若未出现权限提示，请检查浏览器设置中是否已禁用麦克风访问。

步骤 2：录制语音

• 对着麦克风清晰发音
• 支持连续说话，最长录制时间为 5 分钟
• 点击"停止录音"结束录制

录音结束后，系统会自动播放音频片段供回听确认。

步骤 3：执行识别

点击"开始识别"，后续流程与上传文件一致。

步骤 4：获取结果

结果展示方式完全相同，支持文本、JSON 和时间戳查看。

实时录音功能非常适合快速测试模型效果、验证语音质量或进行即时翻译辅助。

4. 结果导出与存储管理

4.1 下载结果文件

识别完成后，可通过三个按钮下载不同格式的结果：

SRT 文件示例如下：

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 文件保存路径

所有输出文件统一保存在本地目录：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

每次识别都会创建一个带时间戳的新文件夹，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

该设计确保历史记录不会被覆盖，便于追溯和管理多个任务。

5. 高级功能配置建议

5.1 批量大小调整策略

• 小批量（60-120秒）：适合内存有限或 GPU 显存较小的设备，降低单次负载。
• 中等批量（300秒）：平衡效率与稳定性，默认推荐值。
• 大批量（600秒）：仅建议在高性能 GPU 上处理超长录音，注意监控资源占用。

调整原则：当出现 OOM（内存溢出）错误时，应减小批量大小。

5.2 语言识别优化建议

选择正确的语言可显著减少误识别现象，尤其是在专业术语较多的领域。

5.3 时间戳应用场景

启用“输出时间戳”后，结果可用于：

• 视频剪辑：精准定位台词位置，配合 Premiere 或 DaVinci Resolve 使用
• 教学资源整理：标记课程重点段落，便于学生复习
• 会议纪要生成：结合发言人分离技术，实现发言内容与时间对齐

6. 常见问题与解决方案

Q1：识别结果不准确怎么办？

解决方法：

1. 确保选择正确的识别语言（如中文内容选zh）
2. 检查音频质量，避免背景噪音过大
3. 使用降噪工具（如 Audacity）预处理原始录音
4. 尝试提高音量增益（+3dB ~ +6dB）

特别提醒：远场录音、电话录音等低信噪比音频需额外处理。

Q2：识别速度慢如何优化？

可能原因分析：

• 当前运行在 CPU 模式
• 使用了 Paraformer-Large 大模型
• 音频文件过长未分段

优化建议：

1. 切换至 CUDA 模式（如有 GPU）
2. 临时改用 SenseVoice-Small 模型测试
3. 将长音频拆分为 3-5 分钟片段分别处理

Q3：无法上传音频文件？

排查步骤：

1. 确认文件格式是否在支持列表内（优先使用 MP3/WAV）
2. 检查文件大小是否超过 100MB 限制
3. 更换浏览器尝试（推荐 Chrome 最新版）
4. 查看控制台是否有报错信息（F12 打开开发者工具）

Q4：录音没有声音？

常见原因：

• 浏览器未授予麦克风权限
• 系统麦克风被其他程序占用
• 麦克风硬件故障或驱动异常

解决办法：

1. 手动进入浏览器设置开启麦克风权限
2. 关闭 Zoom、Teams 等占用麦克风的应用
3. 在系统声音设置中测试麦克风输入电平

Q5：识别结果包含乱码？

应对措施：

1. 确保音频编码为标准 PCM 或 AAC
2. 避免使用特殊字符命名文件
3. 重新导出音频为 WAV 格式再试

Q6：如何进一步提升识别准确率？

综合建议：

1. 使用 16kHz 采样率、单声道音频
2. 保持安静环境，减少背景音乐干扰
3. 发音清晰，避免过快语速
4. 在hotwords.txt中添加专业词汇（需修改底层模型配置）

7. 服务管理与退出方式

7.1 停止 WebUI 服务

在终端中按下快捷键：

Ctrl + C

或执行命令强制终止进程：

pkill -f "python.*app.main"

停止后，所有资源将释放，服务不可访问。

7.2 快捷键汇总

8. 总结

本文全面介绍了FunASR 语音识别 WebUI镜像的使用方法，涵盖从环境访问、界面操作、两种识别方式（上传文件与实时录音）、结果导出到高级配置与问题排查的完整流程。该镜像凭借其易用性、高精度和本地化部署优势，成为中文语音识别领域的高效解决方案。

通过合理配置模型、设备与参数，用户可在不同硬件条件下获得最佳识别体验。无论是日常办公、教育转录还是媒体制作，该工具均能提供稳定可靠的语音转文字能力。

未来可期待更多功能拓展，如多说话人分离、情感识别、实时翻译等，进一步丰富应用场景。

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