Docker部署FunASR（window11系统 ）

已于 2024-08-08 21:47:25 修改
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文章标签： docker 容器 运维
于 2024-06-27 17:56:14 首次发布
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1、FunASR介绍

FunASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的离线文件转写服务，内核为FunASR已开源runtime-SDK。 集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large语音识别(ASR)、标点恢复(PUNC) 等相关能力，拥有完整的语音识别链路，可以将几十个小时的音频或视频识别成带标点的文字，而且支持上百路请求同时进行转写。

2、系统环境安装

2.1 环境要求

2.2 环境设置

打开【控制面板】，点击【程序】

点击【启动或关闭Windows功能】

开启【Hyper-V】、【虚拟机平台】和【适用于Linux的Windows子系统】

开启完毕后，【立即重新启动】

2.3 软件环境安装

2.3.1 docker部署

可以根据云盘地址下载：

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Docker安装部署FunASR （linux版本）
dataddd的博客
07-02 6382
FunASR离线文件转写软件包，提供了一款功能强大的语音离线文件转写服务。拥有完整的语音识别链路，结合了语音端点检测、语音识别、标点等模型，可以将几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字，而且支持上百路请求同时进行转写。输出为带标点的文字，含有字级别时间戳，支持ITN与用户自定义热词等。服务端集成有ffmpeg，支持各种音视频格式输入。软件包提供有html、python、c++、java与c#等多种编程语言客户端，用户可以直接使用与进一步开发。
【语音识别】在Win11使用Docker部署FunASR服务器
hjh_cos
04-21 9276
在win11上面通过docker使用funasr服务端进行实时语音识别
开源力量！语音大模型FunASR部署与使用全指南，轻松实现智能语音交互！
最新发布
m0_65555479的博客
06-20 1337
FunASR是一个多功能语音识别工具包，提供语音识别(ASR)、端点检测(VAD)、标点恢复等核心功能，支持单人和多人对话场景。其安装方式灵活，可通过pip直接安装或源码编译，需要Python 3.8+和Torch 1.13+环境。工具包包含预训练模型如Paraformer和SenseVoice，支持GPU/CPU推理，提供离线/实时两种处理模式，并可通过参数调整批处理大小、VAD切割时长等配置。典型应用场景包括语音转写、实时字幕生成、语音情感分析等，输出结果可包含时间戳、说话人分离等丰富信息。该工具包还支
本地语音识别-Docker部署FunASR
m0_46068551的博客
10-25 4949
docker安装funASR
docker部署FunASR实时语音听写服务，纯CPU+简化官方的测试页面API
qq_34446173的博客
03-03 4388
docker部署FunASR实时语音听写服务，纯CPU+简化官方的测试页面
部署docker版本的FunASR
Luke Ewin的博客
04-12 1076
这是阿里开源的ASR模型，支持实时语音识别，可以用于外呼系统，智能呼叫中心系统，对通话录音进行实时转写。可用于在线会议字幕实时生成，直播实时字幕生成。
语音识别：docker部署FunASR以及springboot集成funasr
qq_39035267的博客
11-03 3672
全网最详细docker部署funsar以及springboot集成funar
使用Docker部署FunASR服务
shizidushu的博客
08-26 901
其中image部分为刚刚构建的镜像。
Windows 11部署FunASR离线语音识别系统
qq_31042143的博客
06-11 2667
Windows 11部署FunASR离线语音识别系统官网连接。
FunASR语音识别模型的部署
u011669976的博客
12-14 9382
FunASR语音识别系统的搭建，本篇博客是基于docker容器搭建FunASR语音模型，适合初入语音识别的用户学习
用 Docker 部署语音识别服务（funasr）
qq_58127740的博客
05-22 812
本文介绍了如何基于 FastAPI 和 FunASR，快速构建一个本地语音识别服务接口。通过上传音频文件，服务能实时返回对应的文本转写结果。同时，本文还讲解了如何配置跨域支持，确保该服务可以被浏览器端以及 Dify 等自动化工作流无缝调用。最后，示范了如何利用 Docker 容器化部署，实现一键启动、易于维护和扩展的高可用语音识别微服务。此方案适合需要自主控制语音数据和快速集成自动化流程的开发者和企业。
FunASR服务器部署（CPU+GPU）
Ppandaer的博客
08-09 2701
自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有。
FunASR 部署
言京的博客
09-13 1530
FunASR希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并推动语音识别生态的发展。让语音识别更有趣！
离线部署funasr
weixin_47046791的博客
05-23 3261
例如，将 my_image:tag 保存为 my_image.tar。2.当前funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.5在centos上运行不起来，在ubuntu系统上按照原始文档说明安装成功。5.在无网络环境中的目标机器上，使用 docker load 命令加载之前保存的 tar 归档文件并导入镜像。3.将ubuntu系统上docker镜像打包以及模型copy迁移到离线的centos机器上。4.将 tar 归档文件传输到无网络环境中的目标机器。1.在已有的可以运行的docker打包。
【alibaba funAsr-0.1.9实时语音转文字部署（内外网】
郝猿的博客
03-08 4159
funAsr内网部署
Windows部署FunASR实时语音听写便捷部署教程
不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男的专栏
04-21 1365
FunASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的实时语音听写服务，内核为FunASR已开源的runtime-SDK。FunASR集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large非流式语音识别(ASR)、Paraformer-large流式语音识别(ASR)、标点预测(PUNC)等相关能力。软件包既可以实时地进行语音转文字，而且能够在说话句尾用高精度的转写文字修正输出，输出文字带有标点，支持高并发多路请求。
FunAsr部署记录
YunyiDH的博客
03-07 704
2.启动并进入容器 linux系统等替换对应的数据卷位置 3.服务端启动 启动 4.查看日志 二、socket协议 2.1 初始化发送示例 在本人测试时发现,hotwords需要时字符串类型而不是obj类型 参数说明 2.2 发送二进制文件(分段) 2.3 发送结束标识 2.4 接收响应参数 参数说明 生成一个适合你的列表 项目 项目 项目 项目1 项目2 项目3 计划任务 完成任务 创建一个表格 一个简单的表格是这么创建的：使用居
docker 部署funasr
03-15
### 如何通过 Docker 部署 FunASR 语音识别模型 #### 准备工作 在开始之前，需确认已安装 Docker 并能正常运行。对于 CentOS 用户，可以通过以下命令完成 Docker 的安装[^3]： ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun ``` #### 拉取 FunASR 镜像 使用 `docker pull` 命令从阿里云镜像仓库拉取 FunASR 的官方镜像。以下是适用于 CPU 版本的命令][^[^45]: ```bash sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.12 ``` 注意版本号可能随时间更新，请访问 [FunASR GitHub](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR) 获取最新版本。 #### 创建挂载目录 为了保存模型文件并便于后续管理，在主机上创建一个用于存储模型数据的目录。例如，在 Windows 上可以执行如下命令[^5]: ```cmd mkdir D:\FunASR\model ``` 而在 Linux 或 macOS 中，则可使用: ```bash mkdir -p /path/to/local/model ``` #### 启动容器 启动容器时需要指定端口映射、特权模式以及卷挂载参数。下面是一条完整的启动命令示例: ```bash docker run -d \ -p 10095:10095 \ --name funasr-container \ -v D:/FunASR/model:/workspace/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.12 ``` 上述命令中 `-p` 参数表示将宿主机的 10095 端口映射到容器内的对应端口；`-v` 参数则实现本地路径与容器内部路径之间的绑定共享。 #### 运行服务程序 进入正在运行中的容器后，还需手动开启实际的服务进程——即 `funasr-wss-server-2pass`[^2]。具体方法为先进入容器环境后再执行相关指令: ```bash docker exec -it funasr-container /bin/bash cd /root/FunASR/runtime/docker/ sh start_server.sh online ``` #### 测试语音识别功能 最后一步是在外部终端窗口发起请求以验证整个流程是否成功配置完毕。假设已有待处理音频文件位于 `/test/audio.wav` 路径下，则可通过 cURL 工具发送 POST 请求至 API 接口地址来进行测试: ```bash curl -X POST http://localhost:10095/api/speech_recog_online \ -F 'audio=@/test/audio.wav' \ -H 'Content-Type: multipart/form-data' ``` 以上便是基于 Docker 技术部署 Alibaba DAMO Academy 开发的开源项目 **FunASR** 的全过程概述[^1]。 ---
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