FunASR下一代语音交互：展望与技术趋势分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FunASR 在数字化浪潮席卷全球的今天，语音交互作为人机沟通的重要桥梁，正朝着更智能、更自然、更高效的方向飞速发展。你是否还在为语音识别准确率不高而烦恼？是否期待着语音交互能像人与人之间对话一样流畅自然？FunASR作为一款基础的端到端语音识别工具包，正以其强大的功能和持续的创新，引领着下一代语音交互的变革。读完本文，你将了解FunASR的核心技术优势、最新发展动态以及未来语音交互的技术趋势，助你轻松把握语音技术的脉搏。
FunASR的核心技术优势
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。FunASR是一个基础语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练好的模型的推理与微调。
强大的模型阵容
FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在模型许可协议下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型。其中，代表性的模型包括SenseVoiceSmall、paraformer-zh、paraformer-zh-streaming等。
SenseVoiceSmall模型具备多种语音理解能力，涵盖了自动语音识别（ASR）、语言识别（LID）、情感识别（SER）以及音频事件检测（AED），训练数据达400000小时中文，参数量为330M。paraformer-zh模型是语音识别模型，带时间戳输出，非实时，训练数据60000小时中文，参数量220M。paraformer-zh-streaming模型则支持实时语音识别，同样基于60000小时中文数据训练，参数量220M。
高效的部署方案
FunASR支持预训练或者进一步微调的模型进行服务部署，目前已支持中文离线文件转写服务（CPU版本）、中文流式语音识别服务（CPU版本）、英文离线文件转写服务（CPU版本）和中文离线文件转写服务（GPU版本）等。以中文离线文件转写服务（GPU版本）为例，其拥有完整的语音识别链路，可以将几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字，而且支持多路请求同时进行转写。在长音频测试集上单线RTF为0.0076，多线加速比为1200+（CPU为330+），展现出极高的效率。
FunASR的最新发展动态
FunASR团队持续对工具包进行更新和优化，不断推出新功能和新模型，以满足用户日益增长的需求。
模型更新
2024年10月29日，中文实时语音听写服务1.12发布，2pass-offline模式支持SensevoiceSmall模型。2024年10月10日，新增加Whisper-large-v3-turbo模型支持，多语言语音识别/翻译/语种识别，支持从modelscope仓库下载，也支持从openai仓库下载模型。2024年9月26日，中文离线文件转写服务4.6、英文离线文件转写服务1.7、中文实时语音听写服务1.11发布，修复ONNX内存泄漏、支持SensevoiceSmall onnx模型；中文离线文件转写服务GPU 2.0发布，修复显存泄漏。
功能优化
2024年9月25日，新增语音唤醒模型，支持fsmn_kws、fsmn_kws_mt、sanm_kws、sanm_kws_streaming 4个模型的微调和推理。2024年7月4日，SenseVoice作为一个基础语音理解模型发布，具备多种语音理解能力。2024年5月15日，新增加情感识别模型，emotion2vec+large、emotion2vec+base、emotion2vec+seed，输出情感类别为：生气/angry，开心/happy，中立/neutral，难过/sad。
下一代语音交互的技术趋势
随着人工智能技术的不断发展，下一代语音交互将呈现出以下几个重要的技术趋势。
多模态融合
未来的语音交互将不再局限于单一的语音输入，而是与视觉、文本等多种模态信息深度融合。FunASR已经在这方面进行了探索，如新增的Qwen-Audio与Qwen-Audio-Chat音频文本模态大模型，在多个音频领域测试榜单刷榜，支持语音对话。多模态融合将使得语音交互更加智能和自然，能够更好地理解用户的意图和上下文。
个性化与场景化
不同用户在不同场景下对语音交互的需求存在差异。下一代语音交互将更加注重个性化和场景化，能够根据用户的口音、语速、使用习惯等进行自适应调整，并针对不同的应用场景（如智能家居、智能车载、医疗健康等）提供定制化的服务。FunASR支持用户定制服务，部署模型来自于ModelScope，或者用户finetune，为个性化和场景化应用提供了可能。
低延迟与高实时性
在实时交互场景中，低延迟和高实时性至关重要。FunASR的中文实时语音听写服务软件包，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。未来，随着技术的不断进步，语音交互的延迟将进一步降低，实时性将得到进一步提升，为用户带来更加流畅的交互体验。
端云协同
端云协同将成为下一代语音交互的重要发展方向。通过将部分计算任务放在终端设备上执行，可以减少对云端的依赖，降低网络传输延迟，提高数据安全性。同时，云端可以提供强大的计算能力和丰富的资源，支持复杂模型的训练和更新。FunASR的服务部署支持多种版本，包括CPU版本和GPU版本，可根据实际需求灵活选择，为端云协同提供了良好的基础。
总结与展望
FunASR作为一款领先的语音识别工具包，凭借其强大的核心技术优势和持续的创新，在语音交互领域取得了显著的成就。从丰富的模型阵容到高效的部署方案，从不断的模型更新到功能优化，FunASR为用户提供了全方位的语音识别解决方案。
展望未来，随着多模态融合、个性化与场景化、低延迟与高实时性以及端云协同等技术趋势的不断发展，FunASR有望在下一代语音交互中发挥更加重要的作用。我们有理由相信，在FunASR等先进技术的推动下，语音交互将更加智能、自然、高效，为人们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。
让我们共同期待FunASR在未来的精彩表现，一起见证语音交互时代的美好未来！如果您在使用中遇到问题，可以直接在相关页面提Issues。欢迎语音兴趣爱好者扫描以下的钉钉群二维码加入社区群，进行交流和讨论。
| 钉钉群 |
|---|
|
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
