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延吉网站建设depawo,wordpress if,青海网站开发 建设,ppt模板appFunASR语音识别部署教程#xff1a;基于speech_ngram_lm_zh-cn的二次开发详解 1. 引言 随着语音交互技术的快速发展#xff0c;高精度、低延迟的语音识别系统在智能客服、会议记录、教育辅助等场景中展现出巨大价值。FunASR 是由阿里云推出的一套开源语音识别工具包#x…FunASR语音识别部署教程基于speech_ngram_lm_zh-cn的二次开发详解1. 引言随着语音交互技术的快速发展高精度、低延迟的语音识别系统在智能客服、会议记录、教育辅助等场景中展现出巨大价值。FunASR 是由阿里云推出的一套开源语音识别工具包具备高性能、易扩展的特点广泛应用于中文语音处理任务。本文将详细介绍如何基于speech_ngram_lm_zh-cn模型对 FunASR 进行二次开发并构建一个功能完整的 WebUI 系统。该系统由开发者“科哥”完成前端界面与后端逻辑整合支持模型切换、实时录音、标点恢复、时间戳输出及多格式结果导出极大提升了使用便捷性。本教程面向有一定 Python 和深度学习基础的开发者旨在提供从环境配置到功能调用的完整实践路径帮助读者快速部署并定制属于自己的语音识别服务。2. 技术架构与核心组件解析2.1 整体架构设计本系统采用前后端分离架构前端基于 Gradio 构建 WebUI提供用户友好的图形化操作界面。后端集成 FunASR 核心推理引擎加载 Paraformer-Large 和 SenseVoice-Small 两种主流 ASR 模型。语言模型增强引入speech_ngram_lm_zh-cn作为外部 N-gram 语言模型用于提升中文语义连贯性和识别准确率。设备适配层自动检测 CUDA 支持状态优先使用 GPU 加速推理。[用户上传/录音] ↓ [Gradio WebUI] → [参数配置] ↓ [FunASR 推理引擎 speech_ngram_lm_zh-cn] ↓ [文本输出 时间戳 JSON/SRT 导出]2.2 关键技术选型说明组件选型理由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轻量级模型响应速度快适用于实时交互Gradio快速构建可交互 Web 界面无需前端开发经验speech_ngram_lm_zh-cn中文领域预训练 N-gram LM有效纠正语法错误和同音词误识别2.3 外部语言模型的作用机制speech_ngram_lm_zh-cn是一个基于大规模中文文本训练的三元组Trigram语言模型其主要作用是在声学模型输出候选序列时通过计算语言概率进行重排序从而选出最符合中文语法习惯的结果。例如在识别“你好啊朋友”时声学模型可能因发音相似输出“你好牙朋友”而 N-gram LM 会判断“牙朋友”出现概率极低最终修正为“啊朋友”。该模型以 KenLM 格式存储可通过 FunASR 的rescore_model参数加载在解码阶段参与联合打分。3. 部署步骤详解3.1 环境准备确保系统已安装以下依赖# 推荐使用 Conda 创建独立环境 conda create -n funasr python3.9 conda activate funasr # 安装 PyTorch根据是否有GPU选择 # CUDA 版本 pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CPU 版本 # pip install torch torchaudio # 安装 FunASR 主库 pip install funasr # 安装 Gradio 用于 WebUI pip install gradio # 可选安装 soundfile 支持更多音频格式 pip install soundfile3.2 下载模型文件创建项目目录并下载所需模型mkdir -p models/paraformer models/sensevoice models/ngram_lm cd models # 下载 Paraformer-Large 模型 git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch.git paraformer/ # 下载 SenseVoice-Small 模型 git clone https://www.modelscope.cn/damo/speech_SenseVoice_small_zh-cn_asr-phone-punc-vocab8404-onnx.git sensevoice/ # 下载中文 N-gram 语言模型 wget https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_ngram_lm_zh-cn/file?fileNamespeech_ngram_lm_zh-cn.tar.gz -O ngram_lm.tar.gz tar -xzf ngram_lm.tar.gz -C ngram_lm/3.3 启动 WebUI 服务编写主程序入口app.pyimport gradio as gr from funasr import AutoModel import os from datetime import datetime # 初始化模型字典 models { Paraformer-Large: AutoModel( modelparaformer, model_revisionv2.0.0, rescore_modelngram_lm/speech_ngram_lm_zh-cn ), SenseVoice-Small: AutoModel( modelSenseVoice-small, model_revisionv1.0.0 ) } current_model_name SenseVoice-Small model models[current_model_name] def transcribe(audio_path, languageauto, batch_size_s300): global model result model.generate( inputaudio_path, batch_size_sbatch_size_s, langlanguage ) return result[0][text] def load_model(model_name, device): global model, current_model_name if model_name ! current_model_name: model models[model_name] current_model_name model_name # 设置设备 model.to(device) return f✓ 模型 {model_name} 已加载至 {device} with gr.Blocks(themegr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown(# FunASR 语音识别 WebUI) gr.Markdown(基于 FunASR 的中文语音识别系统\n\nwebUI二次开发 by 科哥 | 微信312088415) with gr.Row(): with gr.Column(scale1): model_choice gr.Radio( [Paraformer-Large, SenseVoice-Small], label模型选择, valueSenseVoice-Small ) device_choice gr.Radio( [cuda, cpu], label设备选择, valuecuda if os.getenv(CUDA_VISIBLE_DEVICES, ) ! else cpu ) punc_checkbox gr.Checkbox(True, label启用标点恢复 (PUNC)) vad_checkbox gr.Checkbox(True, label启用语音活动检测 (VAD)) timestamp_checkbox gr.Checkbox(False, label输出时间戳) status_text gr.Textbox(value✗ 模型未加载, label模型状态) with gr.Row(): load_btn gr.Button(加载模型) refresh_btn gr.Button(刷新) with gr.Column(scale3): gr.Markdown(## ASR 语音识别) audio_input gr.Audio(typefilepath, label上传音频) mic_input gr.Microphone(typefilepath, label麦克风录音) lang_dropdown gr.Dropdown( choices[auto, zh, en, yue, ja, ko], valueauto, label识别语言 ) batch_slider gr.Slider(60, 600, value300, step60, label批量大小秒) start_btn gr.Button(开始识别) output_text gr.Textbox(label文本结果) output_json gr.JSON(label详细信息) output_srt gr.Textbox(label时间戳) with gr.Row(): txt_btn gr.Button(下载文本) json_btn gr.Button(下载 JSON) srt_btn gr.Button(下载 SRT) # 绑定事件 load_btn.click(load_model, [model_choice, device_choice], status_text) def on_transcribe(audio): result transcribe(audio, languagelang_dropdown.value) return result, {text: result}, format_srt(result) # 简化示例 start_btn.click(on_transcribe, audio_input, [output_text, output_json, output_srt]) demo.launch(server_name0.0.0.0, server_port7860)启动服务python app.py访问http://localhost:7860即可进入 WebUI 界面。4. 功能实现与优化策略4.1 实时录音支持利用 Gradio 的Microphone组件实现浏览器内录音底层调用 Web Audio API 获取 PCM 数据并保存为 WAV 文件再传递给 ASR 模型处理。注意需确保 HTTPS 或本地 HTTP 允许麦克风权限。4.2 结果导出功能实现所有输出文件统一保存至带时间戳的子目录中def save_outputs(text, json_data, audio_pathNone): timestamp datetime.now().strftime(%Y%m%d%H%M%S) out_dir foutputs/outputs_{timestamp} os.makedirs(out_dir, exist_okTrue) # 保存文本 with open(f{out_dir}/text_001.txt, w, encodingutf-8) as f: f.write(text) # 保存 JSON import json as j with open(f{out_dir}/result_001.json, w, encodingutf-8) as f: j.dump(json_data, f, ensure_asciiFalse, indent2) # 生成 SRT简化版 srt_content generate_srt_from_result(json_data) with open(f{out_dir}/subtitle_001.srt, w, encodingutf-8) as f: f.write(srt_content) return out_dir4.3 性能优化建议长音频分段处理设置合理的batch_size_s推荐 300s避免显存溢出。GPU 显存不足应对降低批处理大小或改用 CPU 模式。缓存机制首次加载模型较慢后续请求可复用已加载实例。并发控制生产环境中应限制最大并发数防止资源争抢。5. 常见问题排查与解决方案5.1 模型加载失败现象提示Model not found或FileNotFoundError解决方法检查模型路径是否正确特别是modelscope克隆路径。确保网络通畅必要时手动下载模型权重。使用绝对路径指定模型位置。5.2 识别结果乱码或异常原因分析音频编码不兼容如非 16kHz语言设置错误N-gram LM 未正确加载修复措施使用sox或pydub转换采样率为 16kHzsox input.mp3 -r 16000 output.wav明确指定langzh提升中文识别稳定性。5.3 浏览器无法录音检查项是否允许站点使用麦克风Chrome 地址栏左侧图标是否运行在 HTTPS 或 localhost麦克风硬件是否正常工作6. 总结本文系统讲解了基于speech_ngram_lm_zh-cn对 FunASR 进行二次开发的全过程涵盖环境搭建、模型加载、WebUI 构建、功能实现与性能优化等多个关键环节。通过引入外部 N-gram 语言模型显著提升了中文语音识别的语义准确性结合 Gradio 实现的可视化界面使得非专业用户也能轻松完成语音转写任务。该项目不仅具备良好的实用性也为进一步扩展提供了清晰的技术框架。未来可在此基础上增加多说话人分离Diarization实时流式识别自定义热词注入RESTful API 接口封装掌握此类系统的部署能力对于构建企业级语音应用具有重要意义。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。