科技馆互动展项：设置Fun-ASR语音挑战游戏吸引家庭客群-开发者社区

科技馆互动展项：用Fun-ASR打造语音挑战游戏，激活家庭参与新体验

在科技馆的展厅里，一个孩子对着麦克风大声说：“恐龙是生活在六千五百万年前的爬行动物！”屏幕瞬间跳出文字反馈，并弹出一张“古生物小博士”的电子奖状。旁边的家长笑着拍照，一家人围在展台前讨论下一个科学问题——这样的场景，正在越来越多的智能展馆中上演。

过去，科技馆的展项多以图文展板、静态模型为主，观众“看看就走”，尤其是青少年群体容易感到枯燥。而如今，随着轻量化大模型的普及，语音识别技术正成为打破沉默、唤醒互动的关键钥匙。其中，由钉钉与通义联合推出的Fun-ASR系统，凭借其低门槛、高响应、可定制的特点，为中小型文化场馆提供了极具性价比的技术路径。

从“听你说”到“懂你讲”：Fun-ASR如何让机器听清孩子的声音？

Fun-ASR 并非传统意义上的云端API服务，而是一个可本地部署的中文语音识别系统，专为实际应用优化。它基于通义千问系列模型，通过社区开发者“科哥”封装成 WebUI 形式，使用 Gradio 构建界面，普通工作人员无需编程也能快速上手。

其核心模型Fun-ASR-Nano-2512是一款端到端的轻量级 ASR 模型，体积不足300MB，可在普通GPU甚至M1芯片笔记本上流畅运行。这意味着科技馆无需采购昂贵服务器，仅需一台工控机或迷你主机即可支撑全天候互动。

更重要的是，这套系统不只是“把语音转成文字”。它的设计逻辑是面向真实场景的问题解决——比如孩子发音不准、语句不完整、背景嘈杂等常见难题，都能通过内置机制有效缓解。

不是流式？那就“模拟”一个出来

严格来说，Fun-ASR 的基础模型并不支持原生流式推理。但这并不意味着它无法实现接近实时的交互体验。系统巧妙地借助VAD（Voice Activity Detection）技术，将连续音频切分为有效语音段，再逐段送入模型处理，从而在用户说话过程中逐步输出结果。

这种“伪流式”策略，在实际使用中几乎难以察觉延迟。例如当游客说出“太阳系有八大行星”时，系统可能在“太阳系”三个字后就开始显示部分内容，极大提升了交互的自然感。

import webrtcvad vad = webrtcvad.Vad() vad.set_mode(3) # 最高灵敏度，适合安静环境 def is_speech(frame_data, sample_rate=16000): return vad.is_speech(frame_data, sample_rate)

上面这段代码来自 WebRTC 开源项目，被广泛用于语音检测。每20毫秒分析一次音频帧，一旦发现语音活动便开始累积数据，直到静音超过阈值或达到最大片段长度（默认30秒），立即触发识别。

当然，这种方式也有局限：短促发言可能被过滤，高噪声环境下易误判。因此在展项设计中，建议加入视觉提示（如动态波形图）和语音引导：“请清晰地说出你的答案哦”。

让机器“听得更懂”：热词增强与文本规整的秘密武器

如果只是能听清，那还不够。在科技馆场景下，我们希望系统能准确识别“光合作用”“相对论”“量子纠缠”这类专业词汇，而不是转写成“光和作用”或“香对论”。

为此，Fun-ASR 提供了两项关键功能：

🔥 热词增强（Hotword Boosting）

用户可以预先配置一个关键词列表，如：

["恒星", "黑洞", "DNA", "机器人", "新能源"]

在解码阶段，系统会提升这些词的生成概率，无需重新训练模型即可显著提高识别准确率。这对于导览问答、知识挑战类游戏尤为重要。

📏 文本规整（ITN, Inverse Text Normalization）

口语中常说“二零二五年三月十四号”，但展示时我们更希望看到“2025年3月14日”；“一千二百三十四米”应自动转换为“1234米”。开启 ITN 后，这些标准化操作由系统自动完成，省去后期处理成本。

启动脚本中只需添加参数即可启用：

python app.py \ --enable-itn true \ --hotwords "开放时间,客服电话,展览区域"

这使得输出结果不仅可用于即时反馈，还能直接用于数据分析、信息提取，真正打通“输入—理解—应用”闭环。

展厅背后的数据管家：批量处理与历史管理如何赋能运营？

除了现场互动，Fun-ASR 还隐藏着一套强大的后台管理系统，特别适合展馆日常运营。

批量处理：让录制内容也能“开口说话”

设想这样一个场景：某场“青少年科学演讲比赛”结束后，工作人员手中有上百段参赛音频。若逐一手动上传识别，效率极低。

而 Fun-ASR 支持多文件拖拽上传，系统会按顺序自动处理，并实时显示进度条。完成后可一键导出为 CSV 或 JSON 文件，便于导入 Excel 分析内容、统计关键词频率。

对于长期运营的展项，这一功能还可用于收集“失败案例”进行复盘优化——哪些问题反复识别错误？是不是需要补充热词？

历史记录：每一次对话都值得被记住

所有识别结果都会被持久化存储在 SQLite 数据库中（路径：webui/data/history.db），包含字段如下：

字段名	说明
timestamp	时间戳
filename	音频文件名
raw_text	原始识别文本
normalized_text	经ITN规整后的文本
language	使用的语言
hotwords	当前启用的热词列表

通过简单的 SQL 查询即可实现全文检索：

SELECT * FROM recognition_history WHERE raw_text LIKE '%黑洞%' OR raw_text LIKE '%black hole%';

管理员可以借此发现观众最关心的主题，比如“太空探索”相关提问最多，便可据此策划新的专题展区。

同时，系统提供安全清理机制：删除单条记录无需确认，但“清空全部历史”需二次验证，防止误操作导致数据丢失。

实战落地：如何构建一个“科学问答挑战”语音游戏？

让我们来看一个具体的应用案例。

系统架构：轻量、稳定、易于维护

+-------------------+ | 参观者终端 | | （触摸屏 + 麦克风） | +--------+----------+ | v +-------------------+ | Fun-ASR WebUI | | （运行于馆内服务器）| +--------+----------+ | v +-------------------+ | 数据存储层 | | SQLite + 文件系统 | +-------------------+

整个系统采用 B/S 架构，参观者通过浏览器访问局域网内的 Web 页面即可参与，无需安装任何客户端。服务器可部署在本地机房或边缘设备上，彻底摆脱对外部网络的依赖。

游戏流程设计：让科普变得有趣又有成就感

游客靠近展台，屏幕播放欢迎语：“欢迎参加‘科学小达人’挑战赛！”
点击“开始录音”按钮，界面出现动态声波动画；
用户说出一条科学事实，如“蝙蝠是唯一会飞的哺乳动物”；
VAD 检测到语音结束，自动提交识别；
系统判断内容是否符合科学常识（可通过规则引擎或简单关键词匹配实现）；
若正确，则播放鼓励音效并累计积分，最终生成电子奖状；
所有问答存入数据库，供后续分析。

为了提升容错性，可设置多重反馈机制：
- 成功识别 → “太棒了！这正是我们要的答案！”
- 识别失败但含关键词 → “你说到了‘火山’，再详细说说看？”
- 完全未识别 → “没听清楚呢，请再说一遍好吗？”

界面也应做适配优化：隐藏技术参数区域，全屏展示核心交互按钮，字体放大以适应儿童阅读。

解决真实痛点：从用户体验到运营管理

实际问题	Fun-ASR 解决方案
孩子发音不清，常被识别为乱码	启用热词库（如“恐龙”“原子”），提高特定术语命中率
多人同时说话造成干扰	设置语音激活门限，仅当音量超过阈值才开始记录
缺乏持续参与动力	引入积分榜、周冠军评选、亲子协作模式等激励机制
管理方无法了解观众兴趣点	分析历史记录中的高频词，指导内容更新与展项迭代

此外，还需注意一些细节设计：
-环境控制：避免背景音乐过响，必要时加装指向性麦克风；
-离线优先：提前下载模型至本地，防止断网影响体验；
-隐私保护：若涉及未成年人语音采集，应在展台旁设置明显告知牌，并默认关闭数据留存；
-定期维护：每周清理无效记录，释放磁盘空间，保障系统稳定性。