用Fun-ASR做字幕生成：视频语音自动转SRT字幕流程-洪萨配资

用Fun-ASR做字幕生成：视频语音自动转SRT字幕流程

在短视频、在线课程和远程会议爆炸式增长的今天，音视频内容正以前所未有的速度积累。然而，如何高效地将这些“声音”转化为可搜索、可编辑、可传播的文字信息，成了摆在内容创作者和技术团队面前的一道现实难题。传统人工听写成本高、周期长，而通用语音识别工具又常因噪声、口音或专业术语识别不准而效果不佳。

正是在这样的背景下，Fun-ASR走入了我们的视野——这款由钉钉联合通义实验室推出的高性能语音识别系统，不仅具备大模型级别的识别精度，还通过简洁的 WebUI 界面大幅降低了使用门槛。更重要的是，它支持本地部署、热词增强和多语言识别，真正实现了“既准又快又安全”的语音转写体验。

尤其对于需要批量处理教学录像、访谈视频或企业培训材料的用户来说，把一段视频中的语音自动转换成标准 SRT 字幕文件，已经成为一个刚需场景。而 Fun-ASR 正好为此类任务提供了完整的底层能力支撑。接下来，我们就从技术原理到实操流程，一步步拆解这套高效字幕生成系统的构建逻辑。

核心组件解析：VAD + ASR + ITN 的协同机制

要实现高质量的字幕输出，光靠一个强大的语音识别模型还不够。真正的关键在于三个核心技术模块的无缝配合：语音活动检测（VAD）、自动语音识别（ASR）和输入文本规整（ITN）。它们分别承担着“切片”、“听写”和“润色”的角色，共同构成了端到端的自动化流水线。

VAD：智能分割语音段，避免无效计算

面对长达数小时的讲座录音或会议回放，直接丢给 ASR 模型显然是不现实的——不仅内存吃紧，识别延迟也会飙升。这时候就需要VAD（Voice Activity Detection）先上场，像一位经验丰富的剪辑师一样，精准找出哪些时间段是有声的、值得识别的。

Fun-ASR 集成的 VAD 模块基于 FSMN 结构，在保持轻量化的同时具备出色的抗噪能力。它会对音频进行帧级分析，结合能量、频谱特征与神经网络判断每一段是否为有效语音。最实用的一个设计是：自动按最大时长切分过长语音片段（默认30秒），确保每个子片段都能被 ASR 模型稳定处理。

这意味着即使你上传的是两小时的完整报告录音，系统也能将其拆解为上百个短语音块，逐个送入识别引擎。这不仅提升了整体稳定性，也为后续时间轴对齐打下了基础。

from funasr import VADModel vad_model = VADModel("fsmn-vad") speech_segments = vad_model("long_audio.wav", max_single_dur=30000) for seg in speech_segments: print(f"语音区间: {seg['start']}ms → {seg['end']}ms")

这段代码展示了如何调用 SDK 获取语音片段的时间戳。每一个start和end值，未来都会成为 SRT 字幕中那条“–>”连接的关键依据。

ASR：大模型驱动的高精度转写核心

作为整个流程的“大脑”，Fun-ASR 的主识别模型采用了Transformer-based Encoder-Decoder 架构，并针对中文真实语境进行了专项优化。相比早期的 HMM-GMM 或浅层 DNN 模型，它能更好地捕捉上下文语义；相较于 Whisper 这类通用模型，它在客服对话、会议发言等典型场景下的 CER（字符错误率）更低，尤其擅长处理带轻微口音或背景干扰的录音。

其工作流程如下：

输入原始音频（WAV/MP3）；
预处理为梅尔频谱图；
经卷积层提取局部特征后，送入多层 Transformer 编码器建模长距离依赖；
解码器逐帧生成汉字 token 序列；
输出初步识别文本。

得益于模型结构的设计，Fun-ASR 在 GPU 上推理速度可达1x RTF（Real-Time Factor），即1秒音频约需1秒完成识别。若使用 CPU，则建议搭配批处理以提升吞吐效率。

此外，一个非常实用的功能是热词增强。比如你在制作某品牌发布会视频字幕时，“通义千问”、“钉钉AI助理”这类专有名词容易被误识为“同意千问”或“顶顶”。此时只需在 WebUI 中添加热词列表，模型就会动态调整对应词汇的输出概率，显著提高命中率。

ITN：让口语表达变规范文本

ASR 输出的结果往往是“口语化”的。例如：“我是一九九八年出生的”、“电话号码是幺三八一二三四五六七”。虽然听得懂，但作为正式字幕显然不够整洁。这时就需要ITN（Input Text Normalization）出马，负责把“读法”转成“写法”。

ITN 并非简单的替换规则库，而是融合了上下文感知的统计模型。它可以准确区分：
- “一九九八” → “1998”
- “八点半” → “8:30”
- “人民币一千元” → “¥1000”
- “北京市朝阳区” → 自动补全行政区划层级

并且支持开关控制：如果你正在做方言纪实类节目，希望保留原汁原味的发音风格，可以选择关闭 ITN；而在大多数教育、商业场景中，开启 ITN 后的输出更利于阅读与二次利用。

from funasr import TextNormalizer normalizer = TextNormalizer() raw_text = "开放时间是每天早上九点到晚上八点半" normalized = normalizer(raw_text) print(normalized) # 输出：开放时间是每天早上9:00到晚上8:30

这个模块虽小，却是决定最终用户体验的关键一环。没有它，字幕看起来总像是“机器念出来的”；有了它，才真正接近人工编辑的标准。

实际应用流程：从视频到 SRT 字幕的完整路径

现在我们已经了解了三大核心技术的工作方式，下面进入实战环节。假设你手上有一段 MP4 视频，目标是生成一份格式正确、时间对齐、文字规范的.srt字幕文件。以下是完整的操作链条。

第一步：提取音频轨道

由于 Fun-ASR 目前只接受音频输入，需先从视频中剥离出声音部分。推荐使用ffmpeg工具进行标准化转换：

ffmpeg -i input_video.mp4 -vn -ar 16000 -ac 1 -f wav output_audio.wav

参数说明：
--vn：去除视频流
--ar 16000：重采样至 16kHz，符合模型输入要求
--ac 1：转为单声道，减少冗余计算
--f wav：输出标准 WAV 格式

这一步看似简单，但至关重要。若跳过重采样，可能导致识别性能下降；若保留立体声，可能引入相位干扰影响清晰度。

第二步：启动本地服务并上传音频

执行项目提供的启动脚本：

bash start_app.sh

服务成功运行后，打开浏览器访问http://localhost:7860，进入 Fun-ASR WebUI 界面。

在「语音识别」页面中：
- 点击“上传音频文件”，选择刚刚生成的output_audio.wav
- 设置语言为“中文普通话”
- 勾选“启用文本规整（ITN）”
- 如有特定术语，可在“热词”框中逐行输入：

开放时间 营业时间 客服电话 钉钉AI助手

这些热词会参与解码过程中的打分重排，显著降低关键信息的识别错误率。

第三步：触发识别并获取结果

点击“开始识别”，系统将自动执行以下流程：
1. 使用 VAD 对音频进行语音段检测
2. 将各语音片段送入 ASR 模型进行转写
3. 对识别结果应用 ITN 规整
4. 在界面上返回两栏文本：原始输出 vs 规范化结果

通常几分钟内即可完成数十分钟音频的处理（具体耗时取决于硬件配置）。GPU 加速下速度更快，建议优先启用 CUDA 支持。

第四步：构造 SRT 字幕文件

目前 WebUI 尚未提供一键导出 SRT 的功能，但我们可以通过已有信息手动拼接。步骤如下：

切换到「VAD 检测」功能页，运行检测获得所有语音片段的起止时间（单位毫秒）
将 ASR 输出的文本按顺序与 VAD 片段一一对应
按照 SRT 格式编写文件：

1 00:00:01,230 --> 00:00:04,560 欢迎光临我们的门店 2 00:00:05,100 --> 00:00:08,700 营业时间是每天上午9:00到晚上8:00

注意时间格式必须为HH:MM:SS,mmm，逗号分隔毫秒。你可以用 Python 脚本自动化这一过程：

def ms_to_srt_time(ms): s, ms = divmod(ms, 1000) m, s = divmod(s, 60) h, m = divmod(m, 60) return f"{h:02}:{m:02}:{s:02},{ms:03}" # 示例合并 for i, (seg, text) in enumerate(zip(speech_segments, texts), 1): start_str = ms_to_srt_time(seg['start']) end_str = ms_to_srt_time(seg['end']) print(f"{i}\n{start_str} --> {end_str}\n{text.strip()}\n")

未来也可考虑开发 WebUI 插件，实现“识别完成后自动生成并下载 SRT 文件”的完整闭环。

使用技巧与工程实践建议

在实际部署过程中，我们总结了一些提升效率与稳定性的最佳实践，特别适合机构级用户参考：

✅ 推荐使用 GPU 模式

在“系统设置”中选择可用的 CUDA 设备，可使识别速度提升 2~3 倍以上。对于批量处理任务尤为关键。

✅ 控制单批次规模

虽然支持批量上传，但建议每批不超过 50 个文件。过多会导致内存占用陡增，甚至引发 OOM（Out of Memory）错误。

✅ 定期清理历史记录

长时间运行后，webui/data/history.db数据库文件可能膨胀至 GB 级别，影响加载速度。建议定期归档或清空无用记录。

✅ 备份模型与数据

重要模型文件和history.db应定期备份。一旦容器损坏或磁盘故障，可快速恢复服务。

✅ 浏览器兼容性优选

推荐使用 Chrome 或 Edge 浏览器访问 WebUI，避免 Safari 或老旧版本 Firefox 出现权限异常或界面错位问题。

✅ 敏感数据全程本地处理

所有音频、文本均保留在本地服务器，无需联网上传，完全满足金融、医疗、政务等高隐私要求场景的安全合规需求。

写在最后：不只是字幕生成，更是内容资产化的起点

Fun-ASR 的价值远不止于“语音转文字”这么简单。当我们把每一次识别结果都保存下来，并支持关键词检索、历史复用和批量管理时，实际上是在构建一个组织内部的语音知识库。

想象一下：一家教育机构可以用它快速将历年授课视频转为可搜索的讲义文本；一家媒体公司可以将采访素材即时生成稿件初稿；一个企业培训部门能够将每次内部分享沉淀为结构化文档。这种从“不可见的声音”到“可见的知识”的转化，正是数字化转型的核心驱动力之一。

而 Fun-ASR 所提供的，正是这样一个低成本、高质量、高可控性的技术底座。它不像云端 API 那样存在数据泄露风险，也不像开源模型那样需要复杂的调参和部署。开箱即用的设计理念，让它既能服务于个人创作者，也能支撑起企业级的内容生产线。

或许不久的将来，随着插件生态的完善，我们只需点击一个按钮，就能完成“视频上传 → 音频提取 → 分段识别 → 字幕生成 → 下载嵌入”的全流程自动化。但在今天，掌握这套基于 VAD+ASR+ITN 的组合拳，已经足以让你在内容处理效率上领先一步。

用Fun-ASR做字幕生成：视频语音自动转SRT字幕流程