news 2026/5/14 7:08:57

Fun-ASR本地部署全流程，附详细截图指引

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Fun-ASR本地部署全流程，附详细截图指引

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：

  • funasrSDK
  • gradio（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
  1. 在左侧菜单选择「语音识别」；
  2. 点击“上传音频文件”按钮，支持格式包括 WAV、MP3、M4A、FLAC；
  3. （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
  4. 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
  1. 切换至「实时流式识别」标签页；
  2. 允许浏览器麦克风权限；
  3. 点击麦克风图标开始录音；
  4. 说话完毕后点击停止；
  5. 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
  1. 进入「批量处理」页面；
  2. 拖拽或点击上传多个音频文件（建议单次 ≤50 个）；
  3. 统一设置：
    • 目标语言
    • 是否启用 ITN
    • 热词列表（应用于所有文件）
  4. 点击“开始批量处理”；
  5. 查看进度条及当前处理文件名；
  6. 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
  1. 上传音频文件；
  2. 设置最大片段长度；
  3. 点击“开始 VAD 检测”；
  4. 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
MPSApple 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。

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