Fun-ASR：如何让语音识别真正“落地”？
在远程办公常态化、会议录音爆炸式增长的今天，企业越来越依赖语音转文字技术来沉淀知识、提升协作效率。但现实往往不尽如人意——很多团队试用过几款语音识别工具后，最终还是回归手动整理笔记：要么识别不准，关键术语总出错；要么操作复杂，非技术人员根本上手不了；更别说批量处理几十个录音文件时，系统直接卡死。
这正是 Fun-ASR 想要解决的问题。它不是又一个炫技的 AI Demo，而是一个为真实业务场景打磨过的轻量级语音识别系统。由科哥联合通义与钉钉推出，Fun-ASR 把大模型的强大能力封装进一个可本地部署、图形化操作、支持多语言和批量处理的完整产品中。更重要的是，背后有客户成功团队提供一对一技术支持，确保用户不仅能“跑起来”，还能持续优化，真正把投入变成回报。
我们不妨从一次典型的使用体验切入：一位产品经理上传了上周三场项目会议的录音，目标是生成可检索的会议纪要，并将“需求评审”“上线时间”“资源协调”等关键词准确识别出来。他打开浏览器，进入http://localhost:7860，拖入三个 MP3 文件，勾选“中文”、“启用ITN”、“添加热词”，点击开始——27分钟后，一份结构化的 CSV 文件出现在下载目录里。整个过程无需写一行代码。
这个看似简单的流程背后，其实融合了多个关键技术模块的协同工作。
音频上传后，系统首先进行前端预处理：解码、重采样至16kHz、提取梅尔频谱。随后交由Fun-ASR-Nano-2512模型进行推理。这个基于 Conformer 架构的小型化模型，在精度与速度之间做了精心权衡，能在 CPU 上实现接近实时（0.8x~1.2x）的识别速度，而在 GPU 或 Apple Silicon 设备上则更快。它的多语言支持覆盖 31 种语种，对中英混读也有良好表现。
真正让非技术用户也能“调优”的，是热词增强机制。传统 ASR 系统一旦训练完成就难以修改词汇偏好，而 Fun-ASR 允许用户通过 WebUI 直接上传自定义词表。比如输入“CRM系统”“OKR对齐”这类业务术语，系统会在解码阶段动态提升这些词的优先级。这不是简单的后处理替换，而是影响了声学-语言联合建模的打分过程，因此不会破坏上下文连贯性。
另一个常被低估但极其实用的功能是文本规整（Inverse Text Normalization, ITN）。口语中的“下个月五号下午三点”会被自动转换为“下月5日15:00”，“总共花了八千六百块”变成“共花费8600元”。这种标准化输出极大提升了转录文本在知识库录入、数据分析等下游任务中的可用性。如果你曾手动修改过上百条包含数字的时间表达，就会明白这项功能省下的不只是几分钟。
对于长音频处理，Fun-ASR 内置了 VAD（Voice Activity Detection）驱动的分段逻辑。传统的做法是整段识别，但一小时的会议录音不仅耗时长，还容易因背景噪声或语速变化导致错误累积。VAD 则像一位经验丰富的剪辑师，先听一遍音频，标记出有效的语音片段，跳过静音和噪音部分，再将每个语音段单独送入 ASR 模型。这样做有两个好处：一是减少无效计算，节省 GPU 显存；二是提高准确率——短句上下文更清晰，模型更容易做出正确判断。
from funasr import AutoModel from funasr.tasks.vad import VADTask vad_model = VADTask.build_model("fsmn-vad") speech, _ = load_audio("long_recording.wav") segments = vad_model(speech) for seg in segments: start, end = seg['start'], seg['end'] segment_audio = speech[start:end] text = asr_model.infer(segment_audio) print(f"[{start}ms - {end}ms]: {text}")这段代码展示了 VAD 分段的核心逻辑。虽然普通用户看不到这些细节，但它正是批量处理和实时流式识别背后的支撑技术。
说到“实时”，Fun-ASR 当前版本并未采用 Chunk-based Streaming Transformer 这类原生流式架构，而是通过一种巧妙的“伪流式”方案实现了近似体验。当用户开启麦克风录制时，后端会持续监听音频流，利用 VAD 检测到语音活动后，截取最长 30 秒的片段进行快速识别。一旦完成立即返回结果，形成“边说边出字”的效果。这种方式虽有一定延迟（通常 <3秒），但在大多数会议记录、直播字幕等场景中已足够使用。而且由于每次只处理短片段，对硬件要求更低，甚至在 M1 MacBook Air 上也能流畅运行。
当然，这也意味着它不适合电话客服级别的高实时性需求。如果你需要毫秒级响应，建议等待后续推出的原生流式模型版本。但从工程角度看，这种折中非常务实：牺牲一点延迟，换来广泛的设备兼容性和稳定的运行表现。
系统的硬件适配能力也值得一提。启动脚本start_app.sh中通过环境变量和参数控制即可切换计算后端：
#!/bin/bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python app.py \ --device cuda \ --batch_size 1 \ --max_length 512 \ --model_path ./models/funasr-nano-2512同一套代码可以在 NVIDIA GPU、Intel CPU 和 Apple MPS（Metal Performance Shaders）上运行。这意味着企业可以根据现有设备灵活部署，无需专门采购高端显卡。我们在实测中发现，在 RTX 3060 上，识别速度可达 CPU 模式的 2.3 倍以上；而在 M2 Max 芯片的 Mac Studio 上，得益于统一内存架构，长时间任务的稳定性反而更优。
整个系统采用前后端分离架构：
[浏览器] ←HTTP→ [Flask/FastAPI 后端] ←→ [Fun-ASR 模型引擎] ↓ [SQLite 历史数据库] ↓ [本地文件系统存储]所有识别记录都持久化保存在webui/data/history.db中，支持按时间、文件名、语言等维度查询。这个设计看似简单，却解决了传统工具“做完即忘”的痛点——你可以三个月后再回来搜索某次会议中提到的“预算审批流程”。
回到最初那个产品经理的例子。他导出的 CSV 文件长这样：
filename,language,raw_text,normalized_text,duration,status meeting_01.mp3,中文,"今天开会讨论","今天开会讨论",180,success这份结构化数据可以直接导入 Notion、飞书文档或企业内部 Wiki，配合全文检索，彻底改变语音资料“听过即丢”的命运。
当然，技术再强大，落地仍需指导。这也是为什么客户成功团队的存在如此关键。我们见过太多案例：用户明明拥有 GPU 资源，却因未正确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES而白白浪费算力；或是试图一次性上传 200 个文件导致内存溢出。这些问题单靠文档很难完全规避。而一对一的技术支持能快速定位瓶颈，给出针对性建议——比如“先把大文件用 VAD 预分割”“调整 batch_size 至 2 以提升吞吐”“定期清理 GPU 缓存避免 OOM”。
他们不只教你“怎么用”，更帮你思考“怎么用得更好”。例如在教育机构的应用中，我们建议关闭 ITN 中的货币规整（避免把“欧元课程”误转为“€课程”）；而在金融客服场景，则强烈推荐开启全部规整规则并建立专属热词库。
如今，越来越多的企业意识到，语音数据是一座尚未开采的金矿。但要把矿石炼成黄金，不能只靠算法本身的先进性，还需要工程上的克制、交互上的体贴，以及服务上的陪伴。Fun-ASR 的价值正在于此：它没有追求“最大模型”“最高指标”，而是专注于让语音识别这件事，在真实的办公环境中稳定、高效、可持续地运转起来。
那种“终于不用再听第二遍录音”的轻松感，或许才是技术最该带来的改变。
