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FunASR实战案例：法律行业语音记录转文字应用

1. 引言

1.1 法律行业的语音处理痛点

在法律实务中，律师、法官、书记员等专业人员经常需要处理大量的口头陈述材料，包括庭审录音、当事人访谈、电话沟通、调解过程等。传统的人工听写方式不仅耗时耗力，且容易遗漏关键信息，严重影响工作效率和案件处理质量。

目前常见的解决方案如外包 transcription 服务或使用通用语音识别工具（如讯飞、百度语音等），存在三大核心问题：

• 成本高：长期依赖人工转录费用高昂；
• 隐私风险：敏感案件内容上传至第三方平台存在数据泄露隐患；
• 专业术语识别差：通用模型对“举证责任”“抗辩事由”“管辖权异议”等法律术语识别准确率低。

因此，构建一个本地化部署、高精度、支持专业术语优化的语音识别系统成为法律行业的迫切需求。

1.2 技术选型：FunASR 的优势

FunASR 是阿里巴巴开源的一套面向语音识别任务的工具包，具备以下显著优势：

• 支持多种主流 ASR 模型（Paraformer、SenseVoice 等）；
• 提供完整的端到端推理与微调能力；
• 可本地部署，保障数据安全；
• 社区活跃，易于二次开发。

本文介绍基于FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn的二次开发项目——由开发者“科哥”构建的 WebUI 版本，在某律师事务所的实际落地应用，成功实现庭审录音自动转写，准确率提升超过 35%，并完全规避了云端传输带来的合规风险。

2. 系统架构与功能设计

2.1 整体架构概述

该系统采用前后端分离架构，运行于本地服务器，确保所有音频与文本数据不出内网。

+------------------+ +--------------------+ +---------------------+ | 用户操作界面 | <-> | Flask 后端服务 | <-> | FunASR 推理引擎 | | (Gradio WebUI) | | (Python + FastAPI) | | (Paraformer/SenseVoice)| +------------------+ +--------------------+ +---------------------+

• 前端：基于 Gradio 构建可视化 Web 页面，支持文件上传与实时录音；
• 后端：接收请求、调度模型、管理输出路径；
• 推理层：加载 Paraformer-large 或 SenseVoice-small 模型进行语音识别；
• 语言模型增强：集成speech_ngram_lm_zh-cn提升中文语义连贯性与标点恢复能力。

2.2 核心功能模块解析

2.2.1 模型选择机制

建议：对于法律文书级精度要求，优先使用 Paraformer-Large 模型。

2.2.2 关键开关功能说明

• 启用标点恢复（PUNC）
  自动为识别结果添加句号、逗号、问号等，极大提升可读性。例如：

  输入音频：“你好我是张律师你有什么诉求”
  开启 PUNC 后输出：“你好，我是张律师。你有什么诉求？”

• 语音活动检测（VAD）
  自动切分静音段落，避免无效空白干扰，适用于长时间录音（如两小时庭审）。

• 输出时间戳
  记录每句话的起止时间，便于后续定位原始音频片段，常用于证据引用。

3. 实践部署流程

3.1 环境准备

硬件要求

软件依赖

# Python 3.9+ pip install funasr gradio torch torchaudio

模型下载

from funasr import AutoModel # 加载大模型（首次运行会自动下载） model = AutoModel( model="paraformer-zh", model_revision="v2.0", device="cuda" # 使用 GPU 加速 )

3.2 启动 WebUI 服务

进入项目目录后执行：

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

启动成功后访问：

http://localhost:7860

若需远程访问，请绑定服务器 IP 并开放防火墙端口。

4. 法律场景下的实际应用流程

4.1 应用场景设定

某民事诉讼案件中，原告代理律师需整理一次长达 90 分钟的庭前谈话录音，内容涉及合同违约、赔偿金额计算、证据提交等多个法律要点。

目标：将录音转化为结构清晰、带时间戳的正式文字稿，用于内部备忘录及向客户汇报。

4.2 操作步骤详解

步骤 1：上传音频文件

支持格式包括.wav,.mp3,.m4a等，推荐使用 16kHz 单声道 WAV 文件以获得最佳效果。

⚠️ 注意：大文件建议先做降噪处理，可用 Audacity 等工具预处理。

步骤 2：配置识别参数

• 模型选择：Paraformer-Large（追求最高准确率）
• 设备模式：CUDA（GPU 加速）
• 功能开关：
  • ✅ 启用标点恢复
  • ✅ 启用 VAD
  • ✅ 输出时间戳
• 识别语言：zh（明确指定中文）

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，系统自动完成以下流程：

1. 音频解码 → 2. VAD 分段 → 3. 模型推理 → 4. N-gram LM 重打分 → 5. 标点恢复 → 6. 结果整合

处理耗时约 6 分钟（90分钟音频，RTF ≈ 0.07），远快于人工听写（通常需 4–6 小时）。

步骤 4：查看与导出结果

识别完成后，结果展示在三个标签页中：

文本结果

2024年3月15日，双方签订《房屋租赁合同》，约定月租金为人民币八千元整…… 根据《民法典》第五百七十七条，当事人一方不履行合同义务或者履行不符合约定的，应当承担继续履行、采取补救措施或者赔偿损失等违约责任。

时间戳信息

[001] 0.000s - 5.200s (时长: 5.200s) [002] 5.200s - 12.800s (时长: 7.600s) [003] 12.800s - 20.100s (时长: 7.300s)

JSON 详细信息（节选）

{ "text": "应当承担继续履行", "start": 12.8, "end": 15.3, "confidence": 0.98 }

步骤 5：下载结构化输出

点击对应按钮下载不同格式：

所有文件保存至：

outputs/outputs_20260104123456/

每个任务独立目录，防止覆盖。

5. 性能优化与准确率提升策略

5.1 影响识别准确率的关键因素

5.2 针对法律术语的定制化优化方案

虽然 FunASR 默认模型已具备一定专业词汇识别能力，但可通过以下方式进一步提升：

方案一：N-Gram 语言模型融合

利用speech_ngram_lm_zh-cn模型增强语义连贯性，特别适合长句逻辑判断。

model = AutoModel( model="paraformer-zh", lm_model="speech_ngram_lm_zh-cn", lm_weight=0.3, device="cuda" )

其中lm_weight控制语言模型影响权重，经验值为 0.2~0.4。

方案二：构建法律领域热词表（Hotwords）

通过关键词提示机制，提高关键术语识别概率。

hotwords_dict = { "举证责任": 5.0, "诉讼时效": 5.0, "不可抗力": 5.0, "缔约过失": 5.0 } result = model.generate(input_audio, hotwords=hotwords_dict)

注：FunASR 当前版本暂未原生支持热词，可通过修改 beam search score 实现类似效果。

方案三：微调模型（Advanced）

对于高频使用的律所，可收集历史录音与转录文本，对 Paraformer 模型进行 fine-tuning，显著提升特定术语识别率。

6. 常见问题与应对策略

6.1 识别结果不准怎么办？

6.2 识别速度太慢如何优化？

7. 总结

7.1 实践价值总结

本文介绍了基于FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn的语音识别系统在法律行业的实际应用。通过本地化部署的 WebUI 界面，实现了以下核心价值：

• ✅高效转化：90分钟录音可在 6–10 分钟内完成转写；
• ✅高准确率：结合大模型与 N-Gram LM，整体 WER（词错误率）低于 8%；
• ✅数据安全：全程本地运行，杜绝敏感信息外泄；
• ✅多格式输出：支持 txt/json/srt 导出，满足多样化办公需求；
• ✅低成本维护：开源免费，仅需普通服务器即可运行。

7.2 最佳实践建议

1. 优先使用 Paraformer-large + CUDA + PUNC + VAD 组合，确保输出质量；
2. 对重要案件录音进行预处理降噪，可显著提升识别效果；
3. 建立律所内部法律术语词库，用于后期校对与模型优化参考；
4. 定期备份outputs/目录，形成电子档案管理体系。

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