FunASR 语音识别系统概述

本文介绍了FunASR这一语音识别工具包,涵盖了语音识别、VAD、PR、LM等功能,阐述了技术原理,包括声学模型、语言模型和预处理等关键步骤,并提及了实战应用,如Python+HTML的实时语音识别示例。

FunASR(A Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)语音端点检测(VAD)标点恢复(PR)语言模型(LM)说话人分离等。项目源地址

 1 语音识别(ASR)

参考语音交互:聊聊语音识别-ASR(万字长文)

语音识别技术(Automatic Speech Recognition, ASR)是一种将人的语音(声学信号)转换为文本信息的技术(微信的语音转文字就是语音识别的典型应用,把我们说的音频信息转换成文字内容)。

1.1 语料库

语料库(Corpus)就是包含拼音与汉字的对应(中文)和音标与单词的对应(英文)的词典(Dictionary),其目的是根据声学模型识别出来的音素(Phoneme),来找到对应的汉字或者单词,将声学模型(AM)和语言模型(LM)两者联系起来。

1.2 音频采集

音频采集是指人的声音信息需要使用麦克风阵列或其他音频设备采集和处理说话者的音频信息。

1.3 预处理

### FunASR 实时语音识别本地部署教程 #### 1. 软件概述 FunASR 是一款由阿里巴巴达摩院开发的实时语音识别工具,支持本地和云端部署。其核心组件包括 Paraformer-large 非流式语音识别模型、Paraformer-large 流式语音识别模型以及标点预测 (PUNC) 和语音端点检测 (VAD)[^1]。 #### 2. 环境准备 在开始部署之前,请确保目标机器满足以下条件: - Python 版本 ≥ 3.7。 - 安装必要的依赖项,可以通过运行以下命令完成: ```bash pip install websockets funasr modelscope huggingface_hub -U ``` 此命令会自动下载并安装 `websockets`、`funasr`、`modelscope` 和 `huggingface_hub` 库及其所需的所有依赖项[^3]。 #### 3. 下载预训练模型 FunASR 提供了多个预训练模型,可以根据实际需求选择合适的版本。以下是获取模型的方法: ##### 方法一:通过 ModelScope 平台下载 访问 [ModelScope](https://www.modelscope.cn/) 并搜索 “FunASR”,找到对应的模型页面后点击下载按钮。推荐使用的模型包括: - **Paraformer-large**: 性能优越的非流式语音识别模型。 - **FSMN-VAD**: 工业级语音活动检测模型。 - **CT-Transformer-PUNC**: 文本后处理标点符号预测模型。 ##### 方法二:直接克隆 GitHub 仓库 如果无法联网或希望快速测试,可以克隆官方 GitHub 仓库并按照说明操作: ```bash git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git cd FunASR ``` #### 4. 启动服务 完成上述准备工作后,启动 FunASR 的实时语音识别服务。具体步骤如下: ##### 步骤 1: 编辑配置文件 进入项目目录下的 `conf` 文件夹,编辑默认配置文件(如 `config.yaml`),设置模型路径和其他参数。 ##### 步骤 2: 运行脚本 执行以下命令以启动 WebSocket 或 HTTP 接口的服务: ```bash python funasr/bin/asr_inference_modelscope.py --inference_mode websocket --model_name paraformer-large-vad-punc-online ``` 其中,`--inference_mode` 参数指定推理模式(WebSocket 或其他方式),而 `--model_name` 则定义所加载的具体模型名称[^2]。 #### 5. 使用客户端连接 一旦服务成功启动,即可利用任何支持 WebSocket 协议的应用程序发送音频数据进行实时转写。例如,在 Python 中实现简单的客户端代码如下所示: ```python import asyncio import websockets async def send_audio(): uri = "ws://localhost:8090" async with websockets.connect(uri) as ws: await ws.send(b'your-audio-data-here') response = await ws.recv() print(f"Transcription result: {response}") asyncio.get_event_loop().run_until_complete(send_audio()) ``` 以上即为完整的 FunASR 实时语音识别本地部署流程。 ---
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