SenseVoice Small语音识别实战｜支持多语言与情感事件标签识别
1. 引言：让语音理解更智能
你有没有遇到过这样的场景？一段录音里既有说话声，又有背景音乐、笑声或掌声，甚至能听出说话人的情绪是开心还是生气。传统的语音识别只能转文字，但真实世界的声音远比这复杂。
今天要介绍的SenseVoice Small，正是为解决这一问题而生。它不仅能将语音准确转换成文字，还能识别语言种类、判断说话人情绪（如开心、生气、伤心），并检测音频中的特殊事件（如掌声、笑声、咳嗽、背景音乐等）。更重要的是，这个模型轻量高效，适合本地部署和二次开发，非常适合做实时语音分析项目。
本文将带你从零开始使用一个基于SenseVoice Small的 WebUI 镜像，手把手教你如何上传音频、进行识别，并解读结果中蕴含的丰富信息——包括文本、情感标签和声音事件。无论你是想做智能客服、会议记录、内容审核，还是语音情感分析，这套方案都能快速上手。
2. 环境准备与快速启动
2.1 镜像简介
本次使用的镜像是由开发者“科哥”基于阿里开源的FunAudioLLM/SenseVoice模型二次开发构建的，名称为：
SenseVoice Small根据语音识别文字和情感事件标签 二次开发构建by科哥
该镜像已预装好所有依赖环境，并提供了图形化 WebUI 界面，无需编写代码即可完成语音识别任务，极大降低了使用门槛。
2.2 启动服务
如果你是在 JupyterLab 或容器环境中运行该镜像，请执行以下命令重启应用：
/bin/bash /root/run.sh服务启动后，在浏览器中访问：
http://localhost:7860即可进入SenseVoice WebUI操作界面。
3. WebUI 界面详解
3.1 页面布局一览
整个界面设计简洁直观，主要分为左右两个区域：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [紫蓝渐变标题] SenseVoice WebUI │ │ webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 使用说明 │ ├──────────────────────┬──────────────────────────────────┤ │ 🎤 上传音频 │ 示例音频 │ │ 语言选择 │ - zh.mp3 (中文) │ │ ⚙ 配置选项 │ - en.mp3 (英文) │ │ 开始识别 │ - ja.mp3 (日语) │ │ 识别结果 │ - ko.mp3 (韩语) │ └──────────────────────┴──────────────────────────────────┘左侧是核心操作区，右侧提供示例音频供快速体验。
3.2 核心功能模块说明
| 图标 | 功能模块 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 🎤 | 上传音频 | 支持文件上传或麦克风实时录音 |
| 语言选择 | 可指定语言或设为自动检测 | |
| ⚙ | 配置选项 | 高级参数设置（一般无需修改） |
| 开始识别 | 触发语音识别流程 | |
| 识别结果 | 显示最终输出的文字及标签 |
4. 四步完成语音识别
4.1 第一步：上传音频
有两种方式输入音频：
方式一：上传本地文件
- 点击🎤 上传音频或使用麦克风区域
- 选择支持格式的音频文件（如
.mp3,.wav,.m4a） - 等待上传完成
方式二：麦克风录音
- 点击右侧的麦克风图标
- 浏览器请求权限时点击“允许”
- 点击红色按钮开始录音，再次点击停止
- 录音自动上传至系统
建议在安静环境下录音，避免背景噪音影响识别效果。
4.2 第二步：选择识别语言
点击 ** 语言选择** 下拉菜单，可选以下语言：
| 选项 | 说明 |
|---|---|
auto | 自动检测语言（推荐新手使用） |
zh | 中文普通话 |
yue | 粤语 |
en | 英语 |
ja | 日语 |
ko | 韩语 |
nospeech | 无语音模式 |
对于多语种混合或不确定语种的情况，建议选择auto，模型会自动判断最可能的语言。
4.3 第三步：开始识别
点击 ** 开始识别** 按钮，系统将调用 SenseVoice Small 模型对音频进行处理。
识别速度参考：
- 10秒音频：约 0.5–1 秒
- 1分钟音频：约 3–5 秒
实际耗时与设备 CPU/GPU 性能相关。得益于非自回归架构，SenseVoice Small 推理效率极高，远超 Whisper-Large 等传统模型。
4.4 第四步：查看识别结果
识别完成后，结果会显示在 ** 识别结果** 文本框中，包含三大类信息：
（1）文本内容
即语音转写的文字内容，清晰可读。
（2）情感标签（位于句尾）
用表情符号表示说话人的情绪状态：
| 表情 | 情感类型 | 对应英文标签 |
|---|---|---|
| 😊 | 开心 | HAPPY |
| 😡 | 生气/激动 | ANGRY |
| 😔 | 伤心 | SAD |
| 😰 | 恐惧 | FEARFUL |
| 🤢 | 厌恶 | DISGUSTED |
| 😮 | 惊讶 | SURPRISED |
| （无） | 中性 | NEUTRAL |
（3）事件标签（位于句首）
标识音频中存在的非语音事件：
| 符号 | 事件类型 | 对应英文标签 |
|---|---|---|
| 🎼 | 背景音乐 | BGM |
| 掌声 | Applause | |
| 😀 | 笑声 | Laughter |
| 😭 | 哭声 | Cry |
| 🤧 | 咳嗽/喷嚏 | Cough/Sneeze |
| 📞 | 电话铃声 | Ringtone |
| 🚗 | 引擎声 | Engine Sound |
| 🚶 | 脚步声 | Footsteps |
| 🚪 | 开门声 | Door Open |
| 🚨 | 警报声 | Alarm |
| ⌨ | 键盘声 | Keyboard Typing |
| 🖱 | 鼠标声 | Mouse Click |
5. 实际案例演示
5.1 中文情感识别示例
输入音频：一段客服对话，语气友好。
识别结果：
您好，请问有什么可以帮您？😊- 文本：正常转写
- 情感：😊 开心（体现服务态度积极）
5.2 多事件叠加示例
输入音频：节目开场，有背景音乐和主持人笑声。
识别结果：
🎼😀欢迎收听本期节目，我是主持人小明。😊- 事件：🎼 背景音乐 + 😀 笑声
- 文本：欢迎收听本期节目，我是主持人小明。
- 情感：😊 开心
这种结构化的输出，非常适合用于视频字幕生成、直播内容标注等场景。
5.3 英文朗读识别
输入音频：英文新闻播报。
识别结果：
The tribal chieftain called for the boy and presented him with 50 pieces of gold.- 文本准确还原原意
- 无明显情绪波动 → 默认中性（无表情）
- 无背景事件 → 无前置标签
6. 高级配置与优化建议
6.1 配置选项说明
点击⚙ 配置选项可展开高级设置（通常保持默认即可）：
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| language | 识别语言 | auto |
| use_itn | 是否启用逆文本正则化（如“50”转“五十”） | True |
| merge_vad | 是否合并 VAD 分段（提升连贯性） | True |
| batch_size_s | 动态批处理时间窗口 | 60秒 |
除非有特殊需求，否则不建议随意更改这些参数。
6.2 提升识别准确率的实用技巧
音频质量建议
- 采样率：推荐 16kHz 或更高
- 格式优先级：WAV（无损） > MP3 > M4A
- 环境要求：尽量在安静环境中录制，减少回声和背景噪音
- 语速控制：适中语速，避免过快吞音
语言选择策略
- 若明确知道语种（如纯中文），直接选择对应语言，精度更高
- 若存在方言或口音（如四川话、台湾腔），建议使用
auto自动检测 - 多语言混杂场景（如中英夹杂）也推荐使用
auto
长音频处理建议
虽然系统不限制音频长度，但建议单次处理不超过 30 秒，以获得更快响应和更稳定的结果。对于长录音，可分段上传。
7. 开发者接口调用指南
除了 WebUI，SenseVoice Small 还支持编程调用，便于集成到自有系统中。
7.1 使用 FunASR 库调用模型
from funasr import AutoModel from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess # 加载模型 model = AutoModel( model="path/to/SenseVoiceSmall", trust_remote_code=True, device="cpu", # 或 "cuda:0" use_itn=True, disable_update=True, disable_pbar=True, disable_log=True ) # 语音转文字 def sound2text(audio_file): res = model.generate( input=audio_file, language="zh", # 可选: zh, en, yue, ja, ko use_itn=True, batch_size_s=60, merge_vad=True, ) text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"]) return text7.2 使用 ModelScope Pipeline 调用
from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks inference_pipeline = pipeline( task=Tasks.auto_speech_recognition, model='path/to/SenseVoiceSmall', device="cuda:0", use_itn=True ) result = inference_pipeline("input.wav") print(result)两种方式均可实现相同功能，可根据项目技术栈灵活选择。
7.3 清理表情符号与提取中文
若需提取纯净中文文本，可用正则表达式过滤：
import re def extract_chinese(text): """提取字符串中的汉字""" chinese_chars = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]', text) return ''.join(chinese_chars) # 示例 raw_text = "🎼😀欢迎收听本期节目，我是主持人小明。😊" clean_text = extract_chinese(raw_text) print(clean_text) # 输出：欢迎收听本期节目我是主持人小明此方法适用于需要结构化数据的下游任务，如 NLP 分析、数据库存储等。
8. 常见问题解答
Q1：上传音频后没有反应怎么办？
检查音频文件是否损坏，尝试重新上传。确保格式为.mp3、.wav或.m4a。
Q2：识别结果不准确？
请确认：
- 音频清晰度是否足够
- 是否存在严重背景噪音
- 语言选择是否正确（可尝试切换为
auto）
Q3：识别速度太慢？
- 长音频自然耗时较长，建议分段处理
- 检查服务器资源占用情况，优先使用 GPU 加速
- 当前模型已在效率上大幅优化，10秒音频仅需约70ms推理时间
Q4：如何复制识别结果？
点击识别结果文本框右侧的“复制”按钮即可一键复制全部内容。
9. 总结：为什么你应该关注 SenseVoice Small？
SenseVoice Small 不只是一个语音转文字工具，它是一个多模态音频理解系统，具备四大核心能力：
- 高精度 ASR：支持50+语言，识别效果优于 Whisper
- 情感识别（SER）：精准捕捉说话人情绪状态
- 声学事件检测（AED）：识别掌声、笑声、咳嗽等常见事件
- 高效推理：非自回归架构，延迟极低，适合实时应用
通过本次实战，我们不仅学会了如何使用 WebUI 快速体验其强大功能，还掌握了如何将其集成到自己的项目中。无论是做智能助手、会议纪要、教育辅导，还是舆情监控、客户体验分析，这套方案都极具实用价值。
更重要的是，该项目承诺永久开源使用，仅需保留版权信息，为企业和开发者提供了极大的自由度。
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