3分钟上手FunASR语音识别框架：从安装到实战全攻略
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR 你是否还在为语音识别项目搭建环境而烦恼？本文将带你3分钟完成FunASR（Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit，基础端到端语音识别工具包）的安装部署，涵盖Windows/Linux/Mac全平台，零基础也能轻松上手。读完本文你将掌握：环境配置、两种安装方式、Docker部署技巧及常见问题解决方法。
安装前准备
FunASR支持多操作系统和Python版本，具体环境要求如下：
- 操作系统：Linux、Windows、Mac
- Python版本：3.7-3.10
- Pytorch版本：≥1.11.0
推荐工具链
快速安装指南
方式一：PIP一键安装（推荐）
# 基础安装
pip3 install -U funasr
# 国内用户推荐使用镜像加速
pip3 install -U funasr -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
方式二：源码编译安装
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR && cd FunASR
# 源码安装
pip3 install -e ./ -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
环境配置详解
Conda虚拟环境配置（可选）
Linux/Mac系统
# 下载Miniconda
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 安装并激活环境
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
conda create -n funasr python=3.8
conda activate funasr
Windows系统
请参考Miniconda官方文档下载安装包，双击运行后按向导完成安装。
Pytorch安装
# 基础CPU版本
pip3 install torch torchaudio
# GPU版本（需根据CUDA版本匹配）
# pip3 install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Docker容器化部署
对于企业级应用或多环境一致性要求，推荐使用Docker部署：
安装Docker
# Ubuntu系统
curl -fsSL https://test.docker.com -o test-docker.sh
sudo sh test-docker.sh
# CentOS系统
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
运行FunASR容器
# 拉取CPU镜像
sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.1
# 启动容器
sudo docker run -itd --name funasr -v ./data:/workspace/data registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.1 /bin/bash
详细Docker部署文档：docs/installation/docker_zh.md
验证安装
安装完成后，可通过以下命令验证：
# 基础语音识别测试
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4")
res = model.generate(input="https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav")
print(res)
常见问题解决
M1/M2芯片Mac用户架构错误
pip uninstall cffi pycparser
ARCHFLAGS="-arch arm64" pip install cffi pycparser --compile --no-cache-dir
模型下载问题
推荐安装ModelScope获取预训练模型：
pip3 install -U modelscope -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
模型仓库列表：model_zoo/modelscope_models_zh.md
下一步学习
- 快速启动指南：runtime/quick_start_zh.md
- 离线SDK开发：docs/SDK_advanced_guide_offline_zh.md
- 模型训练教程：examples/aishell/paraformer/
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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
