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科哥开发的FunASR语音识别镜像实战：支持WebUI与实时录音

1. 引言

1.1 语音识别技术的应用背景

随着人工智能技术的发展，语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）已成为人机交互的重要入口。从智能客服、会议记录到视频字幕生成，高精度、低延迟的语音转文字能力正被广泛应用于各类场景中。

然而，在实际使用过程中，许多开发者发现主流开源模型如Whisper在中文场景下存在识别准确率不稳定、对口音敏感、部署复杂等问题。相比之下，阿里巴巴达摩院推出的FunASR框架凭借其强大的中文语音处理能力和灵活的模块化设计，逐渐成为国内开发者的新选择。

1.2 科哥定制版FunASR镜像的核心价值

本文将重点介绍由开发者“科哥”基于speech_ngram_lm_zh-cn模型二次开发构建的FunASR语音识别镜像。该镜像不仅集成了高性能的中文语音识别能力，还提供了直观易用的 WebUI 界面和浏览器端实时录音功能，极大降低了使用门槛。

相比原生 FunASR SDK 或命令行工具，此镜像具备以下优势：

• ✅ 开箱即用：预装所有依赖，一键启动服务
• ✅ 可视化操作：提供图形化界面，无需编程即可完成识别任务
• ✅ 支持实时录音：直接通过浏览器麦克风采集音频并识别
• ✅ 多格式导出：支持文本、JSON、SRT 字幕等多种输出格式
• ✅ 高精度优化：结合 N-gram 语言模型提升中文识别准确率

本篇文章将带你全面掌握该镜像的部署方式、核心功能及工程实践技巧。

2. 镜像部署与环境准备

2.1 获取与运行镜像

该 FunASR 镜像已发布至公共容器仓库，可通过标准 Docker 命令拉取并运行：

# 拉取镜像（示例名称） docker pull registry.example.com/funasr-webui:kage-v1 # 创建本地挂载目录 mkdir -p ./funasr_outputs # 启动容器 docker run -d \ --name funasr-webui \ -p 7860:7860 \ -v ./funasr_outputs:/app/outputs \ --gpus all \ # 若有GPU，启用CUDA加速 registry.example.com/funasr-webui:kage-v1

说明：若无 NVIDIA 显卡，可移除--gpus all参数以 CPU 模式运行，但识别速度会显著下降。

2.2 访问 WebUI 界面

服务启动后，根据部署方式访问对应地址：

• 本地部署：打开浏览器访问

  http://localhost:7860

• 远程服务器部署：替换为服务器 IP 地址

  http://<your-server-ip>:7860

首次加载可能需要等待约 30~60 秒，系统会自动下载所需模型文件并初始化服务。

3. WebUI 功能详解

3.1 界面布局概览

整个 WebUI 分为两大区域：左侧控制面板与右侧功能区。

头部信息栏

• 标题：FunASR 语音识别 WebUI
• 描述：基于 FunASR 的中文语音识别系统
• 版权声明：webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415

左侧控制面板

3.2 两种识别模式对比

4. 实战操作流程

4.1 方式一：上传音频文件识别

步骤 1：上传音频

点击 “ASR 语音识别” 区域中的“上传音频”按钮，选择本地支持格式的音频文件（推荐使用 16kHz 采样率的 WAV 或 MP3 文件）。

步骤 2：配置参数

• 批量大小（秒）：默认 300 秒，适用于最长 5 分钟的音频；更长音频需分段处理。
• 识别语言：支持auto（自动检测）、zh（中文）、en（英文）、yue（粤语）、ja（日语）、ko（韩语）

推荐设置：中文内容选择zh，混合语言选择auto。

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，系统将调用 FunASR 模型进行解码，并在下方显示结果。

步骤 4：查看识别结果

结果分为三个标签页展示：

• 文本结果：纯净文本输出，可直接复制使用
• 详细信息：包含置信度、时间戳等字段的 JSON 数据
• 时间戳：按词/句划分的时间区间列表

4.2 方式二：浏览器实时录音识别

步骤 1：授权麦克风权限

点击“麦克风录音”按钮，浏览器会弹出权限请求框，请点击“允许”授予权限。

步骤 2：录制语音

保持麦克风开启状态，清晰说出待识别内容。录制完成后点击“停止录音”。

步骤 3：启动识别

与上传文件一致，点击“开始识别”即可处理录音数据。

技术原理说明

前端通过MediaRecorder API录制音频流，编码为 WAV 格式后发送至后端。服务端接收到完整音频后，调用 FunASR 的离线识别接口（offline模式）完成解码。

// 示例：前端录音逻辑片段 const mediaStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }); const mediaRecorder = new MediaRecorder(mediaStream); let chunks = []; mediaRecorder.ondataavailable = (e) => chunks.push(e.data); mediaRecorder.onstop = () => { const blob = new Blob(chunks, { type: 'audio/wav' }); // 将 blob 发送到后端 /transcribe 接口 };

5. 输出管理与高级功能

5.1 结果导出格式

识别完成后，可通过以下按钮下载不同格式的结果：

所有输出文件统一保存在容器内/app/outputs目录下，映射到宿主机的./funasr_outputs。

输出目录结构示例

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

每个识别任务创建一个以时间戳命名的独立子目录，避免文件冲突。

5.2 高级参数调优建议

批量大小调整

• 默认值：300 秒（适合大多数场景）
• 调整范围：60 ~ 600 秒
• 注意事项：过大的批量可能导致内存溢出，尤其在 CPU 模式下

VAD 与 PUNC 开关策略

模型切换策略

建议：优先使用SenseVoice-Small进行快速验证，确认流程无误后再切换至大模型获取最终结果。

6. 性能优化与常见问题解决

6.1 提升识别准确率的四大策略

1. 使用高质量音频

   • 采样率：16kHz（最佳兼容性）
   • 位深：16bit
   • 声道：单声道（Mono）

2. 减少背景噪音

   • 在安静环境中录音
   • 使用降噪耳机或外置麦克风
   • 可前置使用noisereduce等库进行预处理

3. 清晰发音与合理语速

   • 避免吞音、连读
   • 控制语速在 200~250 字/分钟为宜

4. 正确设置语言选项

   • 中文普通话 →zh
   • 英文内容 →en
   • 混合语言 →auto

6.2 常见问题排查指南

7. 扩展应用：集成至 FastGPT 等 AI 平台

7.1 为何要替换 Whisper？

尽管 FastGPT 内置了 Whisper 作为语音识别组件，但在实际测试中常出现：

• 中文识别错别字多
• 对方言和口音适应性差
• 长音频断句不合理

而 FunASR 在中文场景下的词错误率（CER）平均低于 Whisper 30% 以上，尤其在电话录音、会议演讲等真实场景中表现更优。

7.2 WebSocket 集成方案

科哥版本的 FunASR 支持 WSS/WebSocket 协议，便于前后端解耦。以下是与 FastGPT 集成的关键步骤：

后端启动 WebSocket 服务

cd FunASR/runtime nohup bash run_server.sh \ --download-model-dir /workspace/models \ --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \ --model-dir damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \ --punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \ --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \ --certfile 0 \ # 关闭SSL，使用ws://协议 > log.txt 2>&1 &

前端调用代码（TypeScript 示例）

async function audio2Text(audioBuffer: ArrayBuffer): Promise<string> { return new Promise((resolve, reject) => { const ws = new WebSocket("ws://192.168.1.39:10096"); ws.onopen = () => { const config = { chunk_size: [5, 10, 5], wav_name: "recording", is_speaking: true, mode: "offline" }; ws.send(JSON.stringify(config)); // 分片发送音频数据 const chunkSize = 960; let offset = 0; const arr = new Uint8Array(audioBuffer); while (offset < arr.length) { const end = Math.min(offset + chunkSize, arr.length); ws.send(arr.slice(offset, end)); offset = end; } // 发送结束信号 ws.send(JSON.stringify({ is_speaking: false })); }; ws.onmessage = (event) => { const data = JSON.parse(event.data); if (data.is_final) { resolve(data.text); ws.close(); } }; ws.onerror = (err) => reject(err); }); }

在 FastGPT 中替换 Whisper 调用

修改useSpeech.ts中的录音回调函数：

mediaRecorder.current.onstop = async () => { const blob = new Blob(chunks, { type: 'audio/wav' }); const arrayBuffer = await blob.arrayBuffer(); try { const text = await audio2Text(arrayBuffer); // 替换原有 whisper 调用 onFinish(text); } catch (error) { console.error("ASR failed:", error); } };

8. 总结

8.1 核心价值回顾

本文系统介绍了科哥开发的 FunASR 语音识别镜像的核心功能与工程实践方法。该镜像通过以下几点实现了技术落地的闭环：

• 开箱即用：封装复杂依赖，降低部署成本
• 可视化交互：提供 WebUI 界面，非技术人员也能轻松操作
• 双模输入支持：兼顾文件识别与实时录音需求
• 多格式输出：满足文档、字幕、程序解析等多样化场景
• 可扩展性强：支持 WebSocket 接口，易于集成至 FastGPT、LangChain 等平台

8.2 最佳实践建议

1. 生产环境优先使用 GPU：确保识别效率与用户体验
2. 长音频分段处理：单次不超过 5 分钟，避免内存溢出
3. 定期备份输出目录：防止容器重启导致数据丢失
4. 关注模型更新：FunASR 社区持续迭代，及时升级以获得更好性能

8.3 展望未来

随着大模型与语音技术的深度融合，未来的 ASR 系统将不仅仅是“语音转文字”，而是向“语义理解+上下文感知”的方向演进。FunASR 已支持热词增强、上下文建模等功能，未来有望与 LLM 更深度结合，实现真正意义上的“智能听写”。

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