3分钟上手！FunASR Windows离线语音转写本地化部署全攻略
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR 你是否还在为企业会议录音转写、客服语音质检等场景的隐私安全担忧？是否因依赖云端API而面临网络波动导致的服务中断？本文将带你3分钟部署FunASR Windows离线转写服务，实现语音文件本地化处理，兼顾高效与安全。读完你将掌握：Windows环境一键部署流程、多格式音频转写实操、服务性能调优技巧，以及常见问题排查方案。
项目概述：为什么选择FunASR离线部署
FunASR（Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit）是达摩院语音实验室推出的开源语音识别工具包，支持语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、文本后处理（PUNC）等全链路能力。其Windows SDK 2.0版本已支持中文/英文离线文件转写（CPU）及实时转写服务，无需GPU即可运行，特别适合企业本地化部署需求。
核心优势：
- 全链路本地化：语音数据无需上传云端，规避数据泄露风险
- 多格式支持：集成FFmpeg实现wav/mp3/mp4等音视频文件直接转写
- 高性能并发：16核CPU服务器可支持64路并发请求，RTF（实时率）低至0.0076
- 灵活扩展：支持热词定制、模型更新及ITN（逆文本规范化）功能
官方文档：docs/official.md
项目教程：README.md
环境准备：Windows系统配置要求
硬件配置建议
根据业务规模选择合适配置，以下为实测推荐方案：
| 配置类型 | CPU核心 | 内存 | 并发能力 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 基础版 | 4核 | 8GB | 32路 | 个人/小团队使用 |
| 标准版 | 16核 | 32GB | 64路 | 部门级应用 |
| 企业版 | 64核 | 128GB | 200路 | 大规模集群部署 |
详细性能测试报告：runtime/docs/benchmark_onnx_cpp.md
软件依赖说明
- 操作系统：Windows 10/11 专业版（64位）
- 运行时：.NET Framework 4.8 或更高版本
- 工具链：Docker Desktop for Windows（WSL2后端）
注意：家庭版Windows需先开启WSL2功能，具体步骤可参考微软官方文档
部署实战：3分钟一键启动服务
第一步：获取部署工具
通过Git Clone获取项目源码（需提前安装Git for Windows）：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR.git
cd FunASR/runtime/deploy_tools
第二步：执行部署脚本
双击运行funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat（Windows批处理版），根据提示完成以下配置：
- 选择模型类型（1=基础转写/2=带时间戳/3=热词增强）
- 设置服务端口（默认10095）
- 指定工作目录（建议D盘避免权限问题）
若出现"docker: command not found"错误，请先安装Docker Desktop并重启电脑
第三步：验证服务启动
打开浏览器访问http://localhost:10095，显示服务状态页面即表示部署成功。或通过命令行检查：
curl http://localhost:10095/health
# 预期返回：{"status":"healthy","version":"2.0"}
服务控制命令集：
# 启动服务
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat start
# 停止服务
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat stop
# 重启服务
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat restart
# 更新模型
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat update --asr_model damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
功能实操：多场景语音转写案例
单文件转写（Python客户端）
进入samples/python目录，执行以下命令转写本地音频：
python funasr_wss_client.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "C:/meeting_recording.wav" --use_itn 1
参数说明：
--audio_in：支持wav/mp3/mp4等格式，网络路径需加http://前缀--use_itn：1=开启数字规范化（如"123"转"一百二十三"）--hotword：指定热词文件路径（每行格式：热词 权重，如"阿里巴巴 20"）
批量处理（文件列表模式）
创建wav.scp文件（格式：文件名 路径）：
meeting1 C:/audio/meeting1.mp3
meeting2 C:/audio/meeting2.wav
执行批量转写：
python funasr_wss_client.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "C:/wav.scp" --output_dir "C:/transcripts"
网页端操作（可视化界面）
打开runtime/html5/static/index.html，通过浏览器直接上传文件或使用麦克风实时转写： 
性能调优：从可用到好用的关键技巧
并发能力提升
修改服务启动参数调整线程数：
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat update --decode_thread_num 8 --io_thread_num 4
建议：解码线程数 = CPU核心数/2，IO线程数=核心数/4
内存优化
对于超长音频（>1小时），启用分片处理模式：
# 在启动命令中添加
--max_single_audio_length 3600 # 单位：秒
模型替换
部署领域优化模型（如医疗/金融）：
# 医疗术语增强模型
funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.bat update --asr_model damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-medical-vocab5000-pytorch
常见问题：避坑指南与解决方案
服务启动失败
症状：Docker容器闪退，日志显示"port is already allocated"
解决：检查端口占用并释放：
netstat -ano | findstr :10095
taskkill /PID <进程ID> /F
转写准确率低
优化方案：
- 更新至最新模型：model_zoo/modelscope_models.md
- 添加行业热词：编辑
workspace/hotwords.txt并重启服务 - 音频预处理：使用Audacity将采样率统一为16kHz
Windows防火墙问题
处理步骤：
- 允许Docker通过防火墙（入站规则）
- 添加端口例外：
netsh advfirewall firewall add rule name="FunASR" dir=in action=allow protocol=TCP localport=10095 remoteip=localsubnet profile=any
总结与展望
通过本文指南，你已掌握FunASR Windows离线转写服务的部署、使用与优化全流程。该方案特别适合对数据隐私敏感的企业场景，如：
- 金融客服语音质检
- 医疗语音电子病历
- 司法审讯记录生成
即将发布的3.0版本将支持：
- 多语言混合转写（中/英/日）
- GPU加速（NVIDIA显卡支持）
- 自定义词典实时更新
若在使用中遇到问题，可通过以下方式获取支持：
- 钉钉交流群：扫码加入docs/images/dingding.jpg
- GitHub Issues：提交问题至项目仓库
- 技术文档：runtime/docs/SDK_advanced_guide_offline.md
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
