支持SRT字幕生成的中文语音识别方案｜FunASR镜像开箱即用

支持SRT字幕生成的中文语音识别方案｜FunASR镜像开箱即用

1. 快速上手：一键部署中文语音识别系统

你是否正在寻找一个能自动将中文语音转成文字，并且还能生成SRT字幕文件的工具？不需要复杂的配置，也不需要写代码，今天介绍的这个 FunASR 镜像就能帮你实现“开箱即用”的语音识别体验。

这款由开发者“科哥”基于speech_ngram_lm_zh-cn模型二次开发构建的 FunASR 镜像，集成了 WebUI 界面，支持上传音频、实时录音、多语言识别和 SRT 字幕导出，特别适合做视频字幕、会议记录、教学内容整理等场景。

最关键是——无需编程基础，本地或服务器部署后，打开浏览器就能用。

启动成功后访问：

http://localhost:7860

如果你在远程服务器运行，替换localhost为实际 IP 即可。

整个过程就像使用一个网页版语音转文字工具一样简单，但背后却是阿里达摩院开源的强大 ASR 技术支撑。

2. 功能亮点：不只是语音转文字

2.1 支持多种输入方式

你可以通过两种方式让系统“听”到声音：

• 上传音频文件：支持 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、PCM 等主流格式
• 浏览器实时录音：点击麦克风按钮即可开始录制，无需额外软件

推荐使用 16kHz 采样率的音频，识别效果更佳。对于长音频（最长支持5分钟），系统会自动分段处理，确保稳定性。

2.2 多模型自由切换

左侧控制面板提供两个核心模型选择：

• Paraformer-Large：大模型，精度高，适合对准确率要求高的场景
• SenseVoice-Small：小模型，响应快，适合快速试听或低资源环境

默认启用的是 SenseVoice-Small，兼顾速度与可用性。如果追求更高识别质量，可以手动加载 Paraformer-Large 模型。

2.3 智能功能开关全集成

三个实用功能一键开启：

• 标点恢复（PUNC）：自动给识别结果加上句号、逗号等标点，读起来更自然
• 语音活动检测（VAD）：自动切分语句片段，避免静音干扰
• 输出时间戳：每句话都有起止时间，为后续生成字幕打下基础

这些功能组合起来，使得输出结果不再是“一整段连在一起的文字”，而是结构清晰、可编辑、可同步到视频的时间轴信息。

2.4 结果支持三种格式下载

识别完成后，你可以一键下载以下三种格式的结果：

尤其是SRT 字幕文件，它的出现让“语音→字幕”的流程变得极其顺畅。再也不用手动敲字幕了。

3. 使用流程详解：从上传到导出

3.1 方式一：上传音频文件进行识别

这是最常用的方式，适用于已有录音文件的用户。

步骤 1：上传音频

进入页面后，在主区域点击“上传音频”按钮，选择本地文件即可。支持拖拽操作，非常方便。

步骤 2：设置参数

• 批量大小（秒）：建议保持默认 300 秒（5 分钟）
• 识别语言：
  • auto：自动检测（推荐用于中英文混合）
  • zh：纯中文
  • en：英文
  • yue：粤语
  • ja/ko：日语 / 韩语

根据你的音频内容选择对应语言，能显著提升识别准确率。

步骤 3：开始识别

点击“开始识别”按钮，等待几秒至几十秒（取决于音频长度和设备性能），结果就会出现在下方。

步骤 4：查看结果

结果分为三个标签页：

• 文本结果：干净整洁的纯文本，可以直接复制使用
• 详细信息：JSON 格式，包含每个词的时间戳和置信度
• 时间戳：按句子划分的[序号] 开始时间 - 结束时间 (时长)列表，便于定位

示例：

时间戳信息: [001] 0.000s - 0.500s (时长: 0.500s) [002] 0.500s - 2.500s (时长: 2.000s)

3.2 方式二：浏览器实时录音识别

适合临时口述、快速记录想法的场景。

步骤 1：授权麦克风

点击“麦克风录音”按钮，浏览器会弹出权限请求，点击“允许”。

步骤 2：开始说话

对着麦克风清晰地说出你想识别的内容，说完后点击“停止录音”。

步骤 3：识别并导出

和其他流程一样，点击“开始识别”即可获得结果，并支持下载 SRT 字幕。

4. 输出管理：自动归档，永不混乱

每次识别完成后，系统都会在outputs/目录下创建一个以时间命名的新文件夹，例如：

outputs/outputs_20260104123456/ ├── audio_001.wav # 原始音频副本 ├── result_001.json # 完整识别数据 ├── text_001.txt # 纯文本结果 └── subtitle_001.srt # SRT 字幕文件

这种设计保证了每次识别结果独立存放，不会覆盖，也方便后期查找和批量处理。

所有文件都可以通过 FTP、SCP 或直接下载的方式取出，无缝对接后期工作流。

5. 高级设置与优化技巧

虽然这个镜像主打“开箱即用”，但也保留了一些高级选项，帮助你在特定场景下获得更好的效果。

5.1 批量大小调整

• 范围：60 ~ 600 秒
• 默认值：300 秒（5 分钟）

如果你处理的是超长音频，建议分段上传，避免内存溢出；如果是短句识别，可以适当调小以加快响应。

5.2 语言设置建议

选择正确的语言是提高准确率的第一步。特别是auto模式，在混合语言环境下表现优异。

5.3 时间戳的实际应用

启用“输出时间戳”后，生成的 SRT 文件可以直接用于：

• 视频剪辑软件添加字幕（如剪映、PR、Final Cut Pro）
• 自动生成双语对照文本
• 教学视频知识点定位
• 会议纪要重点回放标记

这意味着你不再需要手动对齐时间轴，节省大量后期制作时间。

6. 常见问题与解决方案

即使再简单的工具，也可能遇到一些小问题。以下是用户常遇到的情况及应对方法。

6.1 识别结果不准确？

请检查以下几点：

1. 是否选择了正确的语言？
2. 音频是否有背景噪音？建议提前降噪
3. 发音是否清晰？语速是否过快？
4. 尝试更换为 Paraformer-Large 模型

提示：高质量的输入音频是准确识别的前提。尽量使用耳机麦克风或专业录音设备。

6.2 识别速度慢？

可能原因和解决办法：

• 使用了 CPU 模式 → 改用 CUDA（GPU 加速）
• 音频太长 → 分段处理
• 模型太大 → 切换为 SenseVoice-Small

如果有 NVIDIA 显卡，务必选择CUDA设备模式，速度提升明显。

6.3 无法上传音频？

常见原因：

• 文件格式不支持 → 转换为 MP3 或 WAV
• 文件过大（>100MB）→ 压缩或裁剪
• 浏览器兼容性问题 → 尝试 Chrome 或 Edge

推荐使用 FFmpeg 快速转换格式：

ffmpeg -i input.mp4 -ar 16000 -ac 1 output.wav

6.4 录音没有声音？

请确认：

• 浏览器已授予麦克风权限
• 系统麦克风正常工作
• 麦克风音量未静音

可在系统设置中先测试录音功能。

6.5 结果出现乱码？

通常是因为编码问题或语言设置错误：

• 确保选择zh或auto
• 检查音频编码是否标准 PCM 或常见压缩格式
• 重新上传尝试

7. 实际应用场景展示

这个工具不仅仅是个“语音转文字”玩具，它已经在多个真实场景中发挥作用。

7.1 视频创作者：快速生成字幕

以往制作视频字幕需要逐句听写，耗时数小时。现在只需上传视频中的音频，几分钟内就能拿到 SRT 字幕文件，导入剪辑软件后稍作修改即可发布。

效率提升至少10倍以上。

7.2 教育工作者：自动生成课程讲稿

老师讲课录音 → 上传识别 → 导出文本 → 稍作润色 → 变成教学资料。

不仅可用于复习材料，还能作为知识沉淀存档。

7.3 企业会议：高效整理会议纪要

会后将录音上传，系统自动生成带时间戳的文字稿，关键发言一目了然，再也不怕遗漏重点。

结合关键词搜索，还能快速定位某位同事的发言内容。

7.4 内容创作者：批量处理播客内容

播客主播可以将每一期节目音频批量识别，生成文字稿用于公众号推文、SEO 优化、社交媒体摘录等内容再创作。

8. 总结：为什么你应该试试这个镜像？

8.1 核心优势回顾

• 专为中文优化：基于 speech_ngram_lm_zh-cn 模型，中文识别准确率高
• 开箱即用：自带 WebUI，无需代码，浏览器操作
• ⏱高效省时：支持 SRT 字幕导出，大幅缩短后期制作时间
• 🧩功能完整：上传、录音、标点、时间戳、多语言识别一应俱全
• 🔓永久开源：开发者承诺永久免费使用，社区持续维护

8.2 适用人群推荐

8.3 下一步建议

如果你已经部署成功，不妨尝试：

1. 上传一段带中英文混合的演讲音频，测试auto模式的识别能力
2. 用手机录一段日常对话，看看口语化表达的识别效果
3. 将生成的 SRT 文件导入剪映，验证字幕同步准确性

你会发现，这套系统不仅能“听得懂中文”，还能“理解上下文”，输出接近人工整理的效果。

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