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# FunASR 语音识别服务
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基于阿里达摩院 [FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR) 的本地语音识别解决方案。
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## 功能特性
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| 功能 | 说明 |
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| **句级时间戳** | 每句话的开始和结束时间 |
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| **说话人分离** | 自动区分不同说话人 |
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| **抗噪能力** | VAD 语音活动检测，过滤噪音 |
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| **本地部署** | 完全离线运行，数据不上传云端 |
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## 项目结构
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```
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audio2/
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├── funasr_env/ # 虚拟环境
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├── models/ # 模型缓存目录
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├── asr_service.py # 核心服务类
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├── test_asr.py # 测试脚本
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├── example_usage.py # 使用示例
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├── run_asr.bat # Windows 运行脚本
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├── fix_path_issue.bat # 路径修复脚本（推荐）
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├── enable_long_path.ps1 # 启用长路径支持（管理员）
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├── requirements.txt # 依赖列表
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└── README.md # 本文档
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```
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## 快速开始
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### Windows 用户注意 ⚠️
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如果遇到 **"文件名或扩展名太长"** 错误，请使用以下方法之一：
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#### 方法 1：使用 fix_path_issue.bat（推荐）
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```bash
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fix_path_issue.bat your_audio.wav
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```
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#### 方法 2：启用 Windows 长路径支持（永久解决）
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1. 右键 PowerShell → 以管理员身份运行
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2. 运行：`enable_long_path.ps1`
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3. 重启电脑
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### 1. 激活虚拟环境
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```bash
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# Windows CMD
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funasr_env\Scripts\activate.bat
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# Linux/Mac
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source funasr_env/bin/activate
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```
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### 2. 安装依赖（如果未安装）
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```bash
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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pip install funasr modelscope
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```
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### 3. 测试识别
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```bash
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# 方法 1：使用修复脚本（推荐 Windows 用户）
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fix_path_issue.bat your_audio.wav
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# 方法 2：直接运行
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python test_asr.py -f your_audio.wav
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# 批量识别目录
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python test_asr.py -d ./audio_files/
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# 使用 SenseVoice 模型（多语言）
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python test_asr.py -f your_audio.wav -m SenseVoice
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```
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## 代码使用示例
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### 基础识别
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```python
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from asr_service import ASRService
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# 初始化服务
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service = ASRService(model_name="paraformer-zh")
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# 识别音频
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sentences = service.recognize("meeting.wav")
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# 打印结果
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for sent in sentences:
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print(f"[{sent.speaker}] {sent.text}")
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print(f" 时间: {sent.begin_time:.2f}s - {sent.end_time:.2f}s")
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```
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### 导出结果
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```python
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# 导出为 JSON
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service.export_to_json(sentences, "result.json")
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# 导出为 SRT 字幕
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service.export_to_srt(sentences, "result.srt")
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```
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## 输出格式
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### JSON 格式
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```json
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{
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"total_sentences": 3,
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"sentences": [
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{
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"speaker": "SPEAKER_00",
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"text": "大家好，今天的会议现在开始。",
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"begin_time": 0.50,
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"end_time": 3.20,
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"duration": 2.70
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},
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{
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"speaker": "SPEAKER_01",
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||
"text": "好的，我先汇报一下进度。",
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"begin_time": 3.50,
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"end_time": 6.10,
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"duration": 2.60
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}
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]
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}
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```
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### SRT 字幕格式
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```srt
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1
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00:00:00,500 --> 00:00:03,200
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[SPEAKER_00] 大家好，今天的会议现在开始。
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||
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||
2
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00:00:03,500 --> 00:00:06,100
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||
[SPEAKER_01] 好的，我先汇报一下进度。
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```
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## 支持的音频格式
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- WAV
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- MP3
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- M4A
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- FLAC
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- OGG
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- WMA
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## 模型选择
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| 模型 | 说明 | 适用场景 |
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|------|------|----------|
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| `paraformer-zh` | 达摩院中文模型（默认） | 中文语音识别，支持说话人分离 |
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| `SenseVoice` | 多语言模型 | 多语言、方言、情感识别 |
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## 硬件要求
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| 配置 | 说明 |
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|------|------|
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| CPU | 支持，速度较慢 |
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| GPU | 推荐，RTF < 0.01 |
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| 内存 | 4GB+ |
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| 显存 | 2GB+ (GPU 模式) |
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| 磁盘 | 2GB+（模型缓存） |
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## 模型下载
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首次运行会自动从魔搭社区下载模型到 `models/` 目录：
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- Paraformer: ~500MB
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- VAD: ~100MB
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- 说话人模型: ~100MB
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模型下载来源：
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- 魔搭社区：https://modelscope.cn
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- 模型缓存：`./models/`（项目目录下）
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## 常见问题
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### Q: 文件名太长错误？
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**A:** Windows 默认路径长度限制为 260 字符。解决方法：
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1. 使用 `fix_path_issue.bat` 运行（已配置短路径）
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2. 运行 `enable_long_path.ps1` 启用系统长路径支持（需管理员权限+重启）
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### Q: 如何准备测试音频？
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**A:**
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- 自行录制会议/对话音频
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- AISHELL 开源数据集：https://www.openslr.org/33/
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### Q: 支持多人同时说话吗？
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**A:** 支持。说话人分离模块会自动区分不同说话人。
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### Q: 对噪音环境有什么优化？
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**A:** 集成了 FSMN-VAD 语音活动检测，能有效过滤背景噪音。
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### Q: 如何切换 CPU/GPU？
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**A:**
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```python
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# CPU
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service = ASRService(device="cpu")
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# GPU
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service = ASRService(device="cuda")
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# 自动选择
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service = ASRService(device="auto")
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## 参考链接
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- FunASR 官方仓库：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR
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- 魔搭社区：https://modelscope.cn
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- PyTorch 安装：https://pytorch.org/get-started/locally/
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## 许可证
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本项目使用 Apache-2.0 许可证
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## 运行
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run.bat VID_20251031_132320_019_mono.wav |