FunASR提供了三种不同层级的接口：命令行（CLI）、Python SDK和服务器（Server）。 这种多层次的设计旨在满足从快速实验、应用集成到生产部署的全方位需求。 FunASR作为开源实时语音识别工具，提供高性能API接口，支持低延迟语音转文字，助力开发者快速构建语音交互应用。本文深入解析其技术架构、API功能及实践案例，帮助读者掌握部署与优化方法。 本文详细介绍FunASR语音转文字工具的本地部署方法及API接口调用流程，涵盖环境配置、模型加载、API服务搭建等核心步骤，提供代码示例与实用建议，助力开发者快速实现语音转文字功能。
🥇 Nicolás Rivera onlyfans Model ️ Polls and Fans Reviews, Photo History
接下来，可以使用官方提供的 Python 版本的客户端连接服务，空： # 本机服务 python funasr_wss_client.py --host localhost --port 10096 --mode 2pass. 如果是希能在网页端访问，可以在开启一个静态服务： python -m http.server 8080. 需要注意的是，由于启动的服务可能非 https 服务，需要在 Chrome 访问 chrome://flags 搜索 unsafely-treat-insecure-origin-as-secure，填入开发地址后并启用，如下图所示。
FunASR实时语音听写软件包，集成了实时版本的语音端点检测模型、语音识别、标点预测模型等。 采用多模型协同，既可以实时的进行语音转文字，也可以在说话句尾用高精度转写文字修正输出，输出文字带有标点，支持多路请求。
FunASR 模型的整理和集成，Docker一键启动，能够实时识别语音输入，准确度非常高 项目地址：https://github.com/harry070 使用 Flask 创建的 Python API，它接受音频流（作为上传文件），利用 funasr 库和 SenseVoiceSmall 模型进行转录，并返回识别出的文字。 FunASR提供了在大规模工业语料库上训练的 模型，并能够将其部署到应用程序中。 工具包 的核心模型是Paraformer，这是一个非自回归的端到端语音识别模型，经过手动注释的普通话语音识别数据集进行了训练，该数据集包含60,000小时的语音数据。 为了提高Paraformer的性能，本文在标准的Paraformer基础上增加了时间戳预测和热词定制能力。 此外，为了便于模型部署，本文还开源了基于前馈时序记忆网络FSMN-VAD的语音活动检测模型和基于可控时延Transformer（CT-Transformer）的文本后处理标点模型，这两个模型都是在工业语料库上训练的。
