FunASR Windows部署全指南：离线转写服务本地化
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR 引言：Windows环境下的语音转写痛点与解决方案
你是否曾因以下问题困扰？企业内部会议录音需要保密处理，无法上传云端；Windows服务器上部署语音转写服务时遭遇依赖兼容性难题；离线环境下无法使用高效的语音识别工具。FunASR Windows社区软件包2.0版本的发布，彻底解决了这些痛点。本文将带你从零开始，在Windows系统中本地化部署FunASR离线转写服务，实现高准确率、高并发的音频转写能力。
读完本文后，你将掌握：
- Windows系统下FunASR环境的完整搭建流程
- 离线转写服务的部署与配置优化
- 多语言模型的加载与热词定制方法
- 服务监控与性能调优技巧
- 常见问题的诊断与解决方案
技术背景：FunASR离线转写核心优势
FunASR（Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit）是由阿里巴巴达摩院开发的开源语音识别工具包，具备以下核心优势：
离线转写服务架构包含三大核心模块：
- VAD（语音端点检测）：采用FSMN-VAD模型，精准定位语音片段，过滤噪音
- ASR（语音识别）：基于Paraformer-large模型，支持中英文混合识别，词表大小8404
- PUNC（标点恢复）：CT-Transformer模型，实现自动标点添加与文本规范化
Windows版本2.0新增特性：
- 集成FFmpeg支持多格式音视频输入（MP3/MP4/WAV等）
- 时间戳模型支持，精确到字级别对齐
- 热词定制功能，支持行业术语优化
- 多线程并发处理，单机支持32路以上请求
环境准备：Windows系统配置要求
硬件要求
| 配置级别 | CPU核心 | 内存 | 存储 | 并发能力 |
|---|---|---|---|---|
| 基础配置 | 4核 | 8GB | 10GB | 8路请求 |
| 推荐配置 | 8核 | 16GB | 20GB | 32路请求 |
| 高性能配置 | 16核 | 32GB | 50GB | 64路请求 |
软件依赖
- 操作系统：Windows 10/11 64位专业版/企业版
- Python环境：3.7-3.10（推荐3.8版本）
- 必要工具：
- Git for Windows
- Visual C++ Redistributable 2019
- FFmpeg（用于音视频处理）
- ONNX Runtime（模型推理引擎）
部署步骤：从环境搭建到服务启动
1. Python环境配置
1.1 Anaconda安装
# 下载Miniconda3
Invoke-WebRequest -Uri https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe -OutFile Miniconda3.exe
# 静默安装
Start-Process -FilePath .\Miniconda3.exe -ArgumentList "/S", "/D=C:\Miniconda3" -Wait
# 配置环境变量
$env:Path += ";C:\Miniconda3;C:\Miniconda3\Scripts"
conda init powershell
1.2 创建虚拟环境
conda create -n funasr python=3.8 -y
conda activate funasr
2. FunASR安装
2.1 通过pip安装（推荐）
# 国内镜像加速
pip install -U funasr -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
# 安装模型管理工具
pip install -U modelscope -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
2.2 源码编译安装（开发版）
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR.git
cd FunASR
# 安装依赖
pip install -e . -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
3. 模型下载与配置
3.1 基础模型下载
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
# 下载离线转写所需模型
model_dir = snapshot_download('damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx', cache_dir='C:/models')
vad_dir = snapshot_download('damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx', cache_dir='C:/models')
punc_dir = snapshot_download('damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx', cache_dir='C:/models')
3.2 热词模型配置（可选）
创建热词文件C:/models/hotwords.txt，格式如下：
阿里巴巴 20
达摩院 15
FunASR 30
4. 服务部署与启动
4.1 服务端启动（Python版）
# 启动离线转写服务
python FunASR\runtime\python\websocket\funasr_wss_server.py ^
--port 10095 ^
--model-dir C:/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx ^
--vad-dir C:/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx ^
--punc-dir C:/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx ^
--hotword C:/models/hotwords.txt ^
--ssl 0
4.2 客户端测试
# 发送测试请求
python FunASR\runtime\python\websocket\funasr_wss_client.py ^
--host "127.0.0.1" ^
--port 10095 ^
--mode offline ^
--audio-in "test.wav"
高级配置：性能优化与功能扩展
1. 并发性能调优
1.1 线程配置优化
# 调整解码线程数（根据CPU核心数设置）
python funasr_wss_server.py --port 10095 --decode-thread-num 8 --io-thread-num 4
1.2 动态批处理设置
修改服务端启动参数，优化长音频处理效率：
--batch-size-s 300 --batch-size-threshold-s 60
2. 多语言支持配置
2.1 英文模型部署
# 下载英文模型
python -c "from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download; snapshot_download('damo/speech_paraformer-large_asr_nat-en-16k-common-vocab10020-onnx', cache_dir='C:/models')"
# 启动英文转写服务
python funasr_wss_server.py --port 10096 --model-dir C:/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-en-16k-common-vocab10020-onnx
3. 时间戳功能启用
# 启动带时间戳的转写服务
python funasr_wss_server.py --port 10095 --model-dir C:/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx --timestamp 1
监控与维护：服务管理最佳实践
1. 服务状态监控
1.1 日志查看
服务日志默认保存在log.txt，关键指标包括：
- 请求处理量（QPS）
- 平均响应时间
- 识别准确率（CER/WER）
1.2 性能监控脚本
创建monitor.ps1，定期检查服务状态：
# 检查服务是否运行
$process = Get-Process python -ErrorAction SilentlyContinue
if (-not $process) {
# 重启服务
Start-Process powershell -ArgumentList "python funasr_wss_server.py --port 10095"
}
2. 服务自启动配置
2.1 创建Windows服务
使用NSSM工具将Python服务注册为Windows服务：
# 安装NSSM（需提前下载）
nssm install FunASRService "C:\Miniconda3\envs\funasr\python.exe" "FunASR\runtime\python\websocket\funasr_wss_server.py --port 10095"
# 设置工作目录
nssm set FunASRService AppDirectory "C:\FunASR"
# 启动服务
nssm start FunASRService
常见问题解决方案
1. 环境配置问题
1.1 ONNX Runtime依赖缺失
问题：启动服务时提示ImportError: No module named 'onnxruntime'
解决方案：安装适配Windows的ONNX Runtime
pip install onnxruntime -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
# 若CPU支持AVX2，可安装更高性能版本
pip install onnxruntime-win-x64-gpu
1.2 FFmpeg未配置
问题：处理MP3/MP4文件时提示格式不支持
解决方案：安装FFmpeg并配置环境变量
- 下载Windows版FFmpeg：https://ffmpeg.org/download.html
- 解压至
C:\ffmpeg，将C:\ffmpeg\bin添加到系统环境变量
2. 服务运行问题
2.1 端口占用冲突
问题：启动服务时提示Address already in use
解决方案：更换端口或结束占用进程
# 查找占用端口的进程
netstat -ano | findstr :10095
# 结束进程（PID为上一步查询结果）
taskkill /PID 1234 /F
2.2 中文路径乱码
问题：服务无法加载中文路径下的模型或音频文件
解决方案：修改Python文件编码设置，在funasr_wss_server.py顶部添加：
import sys
sys.argv = [arg.encode('utf-8').decode('gbk') for arg in sys.argv]
总结与展望
通过本文的指南，你已成功在Windows系统中部署了FunASR离线转写服务，实现了语音文件的本地化处理。关键步骤回顾：
- 环境搭建：配置Python虚拟环境，安装FunASR及依赖
- 模型部署：下载并配置ASR/VAD/PUNC模型，支持热词定制
- 服务启动：运行WebSocket服务端，通过客户端测试转写功能
- 性能优化：调整线程配置，优化并发处理能力
- 运维管理：配置服务监控与自启动，确保稳定运行
未来功能展望：
- Windows服务版SDK即将发布，提供更便捷的部署方式
- GPU加速支持，提升大规模转写效率
- 可视化管理界面，简化服务配置与监控
若在部署过程中遇到问题，欢迎加入FunASR社区交流：
- 钉钉用户群：扫码加入（文档末尾提供二维码）
- GitHub Issues：https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR/issues
收藏本文，随时查阅Windows离线转写服务部署细节，关注项目仓库获取最新更新！
附录：常用命令速查表
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 创建虚拟环境 | conda create -n funasr python=3.8 -y |
| 启动服务 | python funasr_wss_server.py --port 10095 |
| 测试服务 | python funasr_wss_client.py --host 127.0.0.1 --port 10095 --mode offline --audio-in test.wav |
| 查看日志 | tail -f log.txt (需安装Git Bash) |
| 重启服务 | taskkill /F /IM python.exe & start python funasr_wss_server.py --port 10095 |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
