Docker部署FunASR(window11系统 )

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:

### 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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