FunASR 本地部署实操从零跑通端到端语音识别【免费下载链接】FunASROpen-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR需要把语音转文字能力接进自己的产品或者先在本地跑通一个语音识别模型试试效果FunASR 值得上手。它是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具包基于 PyTorch 构建你可以用它做语音识别、VAD判断音频里哪段是人在说话、标点恢复、语言建模、说话人验证、说话人分离区分这句话是谁说的以及多说话人语音识别。能力速览Paraformer-large非自回归不逐字生成一次输出整句文本的端到端识别模型适合做离线识别主力。Whisper-large-v3-turbo一个模型同时覆盖多语言语音识别、语音翻译和语言识别。SenseVoice语音理解模型能力不止于把字认出来。VAD、标点、说话人分离等周边能力全部内置原始音频进、可读文本出不用自己再拼处理链。环境自检动手装之前先在机器上核对四项系统是 Linux 或 macOSPython 为 3.6 及以上pip 或 pip3 可用想加快训练和推理的话再备一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU可选项。 克隆仓库并装依赖打开终端执行下面的命令拿到源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR cd FunASR系统依赖只需要一条命令按你的系统二选一# Ubuntu sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev python3-setuptools libsox-fmt-mp3 sox# macOS brew install python libffi系统依赖就位后安装 Python 依赖。建议先建一个 Python 虚拟环境在里面执行避免污染系统环境pip3 install -r requirements.txtFunASR 模型下载预训练权重按需从 ModelScope 或 HuggingFace 拉取即可下载与配置解析逻辑都封装在 download_model_from_hub.py 脚本里不需要手动搬运权重文件。✅ 一条命令验证以及下一步装完后跑一下这条命令确认整条 FunASR 安装、配置链路可用python3 setup.py test测试通过就可以接着看快速上手文档用真实音频做训练或推理。常见的下一步在自己的数据上微调、部署成流式服务或者接到字幕之类的下游业务里。流式部署是两阶段结构边说话边出流式结果一句话结束时再由离线模型复核修正含标点预测。【免费下载链接】FunASROpen-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fun/FunASR创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考