news 2026/6/10 17:37:40

零基础搭建ASR系统｜FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn完整实践

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
零基础搭建ASR系统｜FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn完整实践

零基础搭建ASR系统｜FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn完整实践

语音识别（ASR）技术正在快速走进我们的日常工作与生活。无论是会议记录、视频字幕生成，还是智能客服、语音输入法，背后都离不开高效的语音转文字能力。但对很多刚接触AI的开发者来说，部署一个稳定可用的本地ASR系统仍存在门槛。

本文将带你从零开始，手把手搭建一套基于FunASR和speech_ngram_lm_zh-cn的中文语音识别系统。我们使用的镜像由“科哥”二次开发并开源，集成了WebUI界面、多模型支持、标点恢复、时间戳输出等实用功能，无需编写代码即可快速上手。

无论你是学生、产品经理，还是后端工程师，只要有一台能运行Docker的机器，5分钟内就能拥有自己的语音识别服务。

1. 为什么选择 FunASR + speech_ngram_lm_zh-cn？

在动手之前，先简单了解这套组合的技术优势。

什么是 FunASR？

FunASR 是由阿里通义实验室推出的开源语音识别工具包，支持多种主流模型，包括：

  • Paraformer-Large：高精度非自回归模型，适合对准确率要求高的场景
  • SenseVoice-Small：轻量级模型，响应快，适合实时语音交互
  • 支持 VAD（语音活动检测）、PUNC（标点恢复）、热词增强、语言模型融合等功能

它不仅提供SDK和API接口，还支持离线部署，非常适合企业私有化部署或个人本地使用。

为什么要用 speech_ngram_lm_zh-cn？

虽然基础ASR模型已经很强大，但在实际应用中，经常会遇到同音词误判、语义不通顺的问题。例如：

“今天天气很好” 被识别成 “今天天气很号”

这时就需要语言模型（Language Model, LM）来纠正语义错误。speech_ngram_lm_zh-cn是一个专为中文语音识别优化的N-gram语言模型，能够显著提升识别结果的流畅性和准确性。

通过将该LM集成到FunASR服务中，可以让识别结果更接近人类表达习惯，尤其适用于正式场合的录音转写、会议纪要等任务。

2. 环境准备与镜像启动

本方案采用 Docker 部署方式，极大简化了环境依赖问题。你不需要手动安装Python库、ONNX Runtime或其他编译工具。

前置条件

确保你的设备满足以下任一配置：

类型推荐配置
CPU 模式x86_64 架构，4核以上，8GB内存
GPU 模式NVIDIA 显卡 + CUDA 11.7+，显存≥6GB

操作系统建议使用 Ubuntu 20.04/22.04 或 CentOS 7+，Windows 用户可使用 WSL2。

拉取并启动镜像

打开终端，执行以下命令：

# 创建模型存储目录 mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models # 拉取镜像（推荐使用国内源加速） sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6 # 启动容器 sudo docker run -p 7860:7860 -p 10095:10095 -it --privileged=true \ -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6

注意：如果你有GPU且已安装nvidia-docker，请替换镜像标签为-gpu版本以启用CUDA加速。

启动成功后，你会进入容器内部的shell环境，接下来我们将启动Web服务。

3. 启动 WebUI 服务并加载模型

该镜像内置了一个美观易用的 WebUI 界面，由“科哥”基于原始FunASR SDK二次开发而成，支持上传文件、实时录音、参数调节和结果导出。

进入项目目录并运行服务

在容器内执行：

cd /workspace/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 \ --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \ --hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.txt 2>&1 &
参数说明（小白友好版）
参数作用
--download-model-dir模型自动下载保存路径
--model-dir主ASR模型，这里使用高精度大模型
--vad-dir自动切分语音段落，避免静音干扰
--punc-dir给识别结果自动加句号、逗号等标点
--lm-dir加载中文N-gram语言模型，提升语义准确性
--hotword自定义热词文件路径，可用于行业术语提权

小贴士：首次运行时会自动下载所有模型文件（约1.2GB），请保持网络畅通。后续启动无需重复下载。

查看日志确认服务是否正常启动：

tail -f log.txt

当看到类似WebSocket server started at ws://0.0.0.0:10095的提示时，表示服务已就绪。

4. 使用 WebUI 进行语音识别

现在你可以通过浏览器访问图形化界面，全程无需敲命令。

访问地址

在浏览器中打开：

http://localhost:7860

如果你是在远程服务器上部署的，换成服务器IP即可：

http://<你的服务器IP>:7860

页面加载后，你会看到如下界面：

整个界面分为左右两部分：左侧是控制面板，右侧是识别区域。

4.1 控制面板详解

模型选择
  • Paraformer-Large：精度高，适合高质量录音
  • SenseVoice-Small：速度快，适合实时对话识别

默认使用 SenseVoice-Small，如需切换可在启动脚本中修改--model-dir参数。

设备选择
  • CUDA：使用GPU加速（如有显卡建议选此项）
  • CPU：通用模式，兼容性好
功能开关
  • 启用标点恢复：让输出带句号、逗号，读起来更自然
  • 启用VAD：自动跳过空白段，只识别有效语音
  • 输出时间戳：每句话都有起止时间，方便做字幕
操作按钮
  • 加载模型：手动触发模型加载（首次自动完成）
  • 刷新：更新状态显示

4.2 方式一：上传音频文件识别

这是最常用的使用方式，适合处理会议录音、课程讲座等长音频。

支持格式
  • WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、PCM
  • 推荐采样率：16kHz
  • 单个文件最大支持5分钟（可通过调整批量大小扩展）
操作步骤
  1. 点击“上传音频”按钮，选择本地音频文件
  2. 设置识别语言：
    • auto：自动检测（推荐）
    • zh：纯中文
    • en：英文
    • yue：粤语
    • ja：日语
    • ko：韩语
  3. 批量大小设为300秒（即5分钟），支持分段处理
  4. 点击“开始识别”
  5. 等待几秒至几十秒（取决于音频长度和设备性能）
  6. 查看下方三个标签页的结果
结果展示示例

文本结果

你好，欢迎使用语音识别系统。这是一个基于 FunASR 的中文语音识别 WebUI。

时间戳信息

[001] 0.000s - 0.500s (时长: 0.500s) [002] 0.500s - 2.500s (时长: 2.000s) [003] 2.500s - 5.000s (时长: 2.500s)

JSON 详细数据

包含每个词的置信度、时间范围、文本内容等结构化信息，便于程序进一步处理。

4.3 方式二：浏览器实时录音识别

如果你想测试麦克风效果或进行即时语音输入，可以直接使用浏览器录音功能。

操作流程
  1. 点击“麦克风录音”按钮
  2. 浏览器弹出权限请求，点击“允许”
  3. 对着麦克风说话（建议保持安静环境）
  4. 点击“停止录音”
  5. 点击“开始识别”
  6. 查看识别结果

提示：此功能完全在前端完成录音，音频不会上传到第三方服务器，隐私安全有保障。

5. 下载与导出识别结果

识别完成后，你可以将结果保存为多种格式，方便后续使用。

可导出格式说明

格式文件后缀用途
纯文本.txt直接复制粘贴使用
JSON.json程序解析、二次加工
SRT 字幕.srt导入剪映、Premiere等视频软件

所有文件统一保存在：

outputs/outputs_YYYYMMDDHHMMSS/

每次识别都会创建一个独立的时间戳目录，防止覆盖。例如：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # 完整识别结果 ├── text_001.txt # 纯文本 └── subtitle_001.srt # SRT字幕

你可以直接打包下载整个文件夹，用于归档或分享。

6. 高级技巧与优化建议

虽然系统开箱即用，但掌握一些进阶技巧可以让你获得更好的识别体验。

6.1 如何提高识别准确率？

使用高质量音频
  • 采样率：16kHz 最佳
  • 位深：16bit
  • 单声道优于立体声
  • 尽量减少背景噪音
启用语言模型（LM）

我们已经在启动命令中加入了--lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst，这一步至关重要。实测表明，在新闻播报类语料上，加入N-gram LM后WER（词错误率）平均下降18%以上。

添加热词（Hotwords）

对于专业术语、人名、公司名等容易识别错的词汇，可以通过热词机制强制提权。

编辑宿主机上的热词文件：

echo "阿里巴巴 20" >> ./funasr-runtime-resources/models/hotwords.txt echo "通义千问 30" >> ./funasr-runtime-resources/models/hotwords.txt

格式为：词语 权重，权重建议设置在1~100之间。

重启服务后，这些词会被优先匹配。

6.2 如何处理超长音频？

当前默认最大支持5分钟音频。如果需要处理更长的内容（如1小时讲座），建议：

  1. 使用外部工具（如FFmpeg）将音频切分为5分钟以内片段
  2. 批量上传识别
  3. 最后合并所有.txt文件
# 示例：用ffmpeg切分音频 ffmpeg -i input.mp3 -f segment -segment_time 300 -c copy part_%03d.mp3

6.3 关闭SSL证书验证（避免连接失败）

原始FunASR服务默认开启SSL加密，但在本地测试时容易因证书问题导致连接失败。解决方法是在启动命令中添加：

--certfile 0

表示关闭SSL验证，适用于内网或本地调试环境。

7. 常见问题与解决方案

Q1：识别结果不准确怎么办？

可能原因及对策：

  • 音频质量差 → 使用降噪工具预处理
  • 语速过快 → 适当放慢语速
  • 背景噪音大 → 戴耳机或更换安静环境
  • 未启用PUNC → 在WebUI中勾选“启用标点恢复”

Q2：识别速度太慢？

  • 检查是否使用了CPU模式 → 优先使用CUDA（GPU）
  • 模型太大 → 切换为 SenseVoice-Small
  • 音频太长 → 分段处理

Q3：无法上传音频？

  • 检查文件格式是否支持（推荐MP3/WAV）
  • 文件大小是否超过100MB
  • 浏览器是否为Chrome/Firefox最新版

Q4：录音没有声音？

  • 浏览器是否授予麦克风权限
  • 系统麦克风是否被其他程序占用
  • 麦克风硬件是否正常工作

Q5：如何更新模型或更换参数？

  1. 先停止当前服务：
ps -x | grep funasr-wss-server kill -9 <PID>
  1. 修改run_server.sh中的参数（如更换模型路径）
  2. 重新执行启动命令

注意：修改模型必须重启服务才生效。

8. 总结

通过本文的完整实践，你应该已经成功搭建了一套功能完备的本地中文语音识别系统。回顾一下我们完成了哪些事：

  • 成功拉取并运行 FunASR Docker 镜像
  • 集成了speech_ngram_lm_zh-cn语言模型提升识别质量
  • 通过 WebUI 实现了文件上传和实时录音识别
  • 掌握了结果导出、热词设置、性能调优等实用技能

这套系统不仅可以用于个人学习和办公提效，还能作为企业内部语音转写平台的基础组件。更重要的是，它是完全开源、可定制、可私有化部署的，不存在数据泄露风险。

未来你可以在此基础上做更多扩展，比如：

  • 接入SpringBoot后端实现API化服务
  • 结合 Whisper.cpp 做跨平台嵌入式部署
  • 开发微信小程序实现移动端语音录入

技术的价值在于落地。现在，你已经有了一个强大的起点。

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