<think>嗯，用户想了解如何在Docker中部署
FunASR以及如何将其集成到Spring Boot项目中。首先，我需要确认
FunASR是什么，可能是一个
语音识别工具或框架。接着，Docker部署的步骤通常包括编写Dockerfile、构建镜像和运行容器，可能需要查找
FunASR的官方文档看看有没有相关的Docker支持或者示例。
然后是Spring Boot集成部分，需要考虑如何将
FunASR作为一个服务
调用。可能涉及到HTTP API或者本地库的
调用。如果
FunASR提供RESTful接口，Spring Boot可以通过RestTemplate或WebClient进行
调用。如果没有，可能需要通过Java本地接口（JNI）来
调用FunASR的本地库，这可能会
更复杂一些。
需要注意的还有依赖管理，比如Maven或Gradle配置中添加必要的依赖。另外，处理音频文件的上传、存储和传输也是关键点，可能需要用到Spring的MultipartFile来处理上传的文件。此外，错误处理、异步处理以提高性能，这些也是集成时需要考虑的方面。
用户可能在实际操作中遇到问题，比如Docker镜像构建失败，依赖冲突，或者接口
调用错误，所以需要提供一些常见问题的解决方法，比如日志查看、端口配置、模型路径映射等。可能还需要示例代码，帮助用户
更直观地理解如何实现。
需要确保步骤清晰，分点说明，让用户能够一步步跟随操作。同时，要验证所有命令和代码的正确性，避免遗漏关键步骤，比如环境变量设置、模型下载等。最后，提醒用户参考官方文档，确保信息的准确性和及时性，因为
开源项目可能会有
更新和变动。</think>以下分步介绍Docker部署
FunASR及SpringBoot集成方法：
一、Docker部署
FunASR
1. 准备Dockerfile
```dockerfile
FROM python
:3.8
-slim
RUN apt
-get update && apt
-get install
-y ffmpeg
RUN pip install
funasr modelscope
EXPOSE 9001
CMD ["
funasr-wss
-server"]
```
2. 构建镜像（需下载约2GB模型文件）
```bash
docker build
-t
funasr-server .
```
3. 运行容器（示例使用Paraformer模型）
```bash
docker run
-d
-p 9001
:9001 \
-v ./models
:/root/.cache/modelscope/hub \
funasr-server \
--model
-dir /root/.cache/modelscope/hub \
--model
-name damo/speech_paraformer
-large_asr_nat
-zh
-cn
-16k
-common
-vocab8404
-pytorch
```
二、SpringBoot集成步骤
1. 添加WebSocket依赖（pom.xml）
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring
-boot
-starter
-websocket</artifactId>
</dependency>
```
2. 配置WebSocket客户端
```java
@Configuration
public class WebSocketConfig {
@Bean
public WebSocketClient
funASRClient() {
return new WebSocketClient();
}
}
```
3. 实现
语音识别服务
```java
@Service
public class ASRService {
@Autowired
private WebSocketClient webSocketClient;
public String recognize(byte[] audioData) {
String wsUrl = "ws
://localhost
:9001";
webSocketClient.connect(wsUrl, new WebSocketAdapter() {
@Override
public void onConnected(WebSocket websocket) {
websocket.sendBinary(audioData);
}
@Override
public void onText(WebSocket websocket, String text) {
// 处理识别结果
System.out.println("识别结果：" + text);
}
});
return "识别请求已发送";
}
}
```
三、常见问题处理
1. 模型下载缓慢
```bash
# 手动下载模型（示例）
wget https
://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_paraformer
-large_asr_nat
-zh
-cn
-16k
-common
-vocab8404
-pytorch/repo?Revision=master\&FilePath=model.pb
```
2. 音频格式要求
- 支持格式：WAV/PCM
- 采样率：16000Hz
- 位深：16bit
- 声道：单声道
3. 性能优化建议
```java
// 使用异步处理
@Async
public CompletableFuture<String> asyncRecognize(byte[] audioData) {
// ...
}
```
四、验证接口
```bash
curl
-X POST http
://localhost
:8080/asr \
-H "Content
-Type
: audio/wav" \
--data
-binary @test.wav
```
建议实施时注意：
1. 生产环境需配置Nginx反向代理
2. 推荐使用GPU版本镜像（需NVIDIA环境）
3. 音频预处理建议使用librosa进行重采样
4. 长
语音识别需分片处理（建议每段<30秒）
完整示例代码参考：https
://github.com/alibaba
-damo
-academy/
FunASR/tree/main/springboot_demo
（注：部署前请确认已安装Docker 20.10+和JDK17+，实际路径需根据环境调整）
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fun/FunASR 
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