医学病例书写：医生口述症状自动生成标准病历
在门诊高峰期，一位心内科医生刚结束对第三位患者的问诊，转身面对电脑屏幕——接下来是熟悉的“打字马拉松”：主诉、现病史、既往史……每一项都要逐字输入。这不仅消耗大量时间，还容易因疲劳导致信息遗漏或术语错误。据行业调研，临床医生平均每天花费近2小时用于病历录入，占门诊工作时长的三分之一以上。
如果能像说话一样自然地完成病历记录呢？随着语音识别与自然语言处理技术的进步，这一设想正逐步变为现实。通过高精度中文语音识别系统，医生只需口述病情，系统即可自动转写为结构化、规范化的电子病历文本，整个过程无需联网、不上传数据，在保障隐私的前提下显著提升工作效率。
这其中，Fun-ASR成为了一个值得关注的技术方案。它是由钉钉与通义联合推出、由科哥构建的语音识别大模型系统，专为中文场景优化，已在医疗、教育、客服等多个领域落地应用。其 WebUI 版本支持本地部署和离线运行，特别适合对数据安全要求极高的医疗机构使用。
端到端语音识别：从声音到文字的智能跃迁
传统语音识别系统多采用“声学模型 + 语言模型”分离架构，流程复杂且调优困难。而 Fun-ASR 基于深度学习实现了端到端建模，直接将音频信号映射为最终文本输出，极大简化了推理链路。
该系统核心模型为Fun-ASR-Nano-2512，采用 Conformer 架构（结合 CNN 局部感知与 Transformer 全局建模优势），在保持轻量化的同时实现高精度识别。模型经过大规模中文语料训练，并针对医学领域进行了微调，在典型医疗对话场景下，中文识别准确率可达95%以上。
整个识别流程分为四个阶段：
- 前端处理：对原始音频进行预加重、分帧、加窗，提取梅尔频谱图作为模型输入；
- 声学编码：Conformer 模型对频谱序列进行特征编码，输出音素或子词单元的概率分布；
- 解码生成：采用 CTC + Attention 联合解码策略，平衡实时性与准确性；
- 后处理规整：通过 VAD 检测有效语音段，再经 ITN（逆文本归一化）规则引擎将口语表达转换为书面格式。
例如，医生说“我今年五十八岁”，系统会先识别出“五十八岁”，再通过 ITN 自动规整为“58岁”；同样，“糖化血红蛋白 HbA1c”也能被正确还原，而非误识为“哈巴一三”。
得益于 GPU 加速推理，整体响应延迟控制在1倍实时以内（RTF ≈ 0.8~1.0），即一段1分钟的录音可在60秒内完成转写，满足临床即时记录的需求。
功能模块解析：灵活适配不同临床场景
Fun-ASR WebUI 提供了多个功能模块，覆盖从单次录音到批量处理的全链条需求，真正做到了“一个系统，多种用法”。
单文件语音识别：精准转写的起点
这是最基础也是最常用的模式。用户上传一个音频文件（如.wav,.mp3），系统自动完成格式统一（转为16kHz PCM 单声道）、VAD 分割、ASR 推理和 ITN 规范化，最终输出标准化文本。
关键参数建议如下：
-采样率：16kHz 是当前 ASR 模型的最佳输入配置；
-声道数：仅支持单声道，立体声会自动降维合并；
-最大长度：默认限制 512 tokens，防止长文本内存溢出；
-批处理大小：默认为1，适用于小规模任务。
值得注意的是，音频质量直接影响识别效果。我们建议使用专业麦克风录制，背景噪音控制在40dB以下。若存在方言口音（如粤语腔普通话），可通过添加热词提升关键术语识别率。
from funasr import AutoModel model = AutoModel( model="FunASR-Nano-2512", device="cuda:0", # 启用 GPU 加速 hotword="高血压,糖尿病,房颤,冠状动脉粥样硬化" # 医学术语增强 ) result = model.generate(input="doctor_recording.wav") print(result["text"]) # 原始识别结果 print(result["text_norm"]) # 经 ITN 规范化后的文本这段代码展示了如何加载本地模型并执行一次完整的识别任务。其中hotword参数尤为关键——它可以显著提升罕见但重要的医学术语识别准确率，避免“心肌梗死”被误识为“心理梗塞”这类低级错误。
实时流式识别：类实时听写的工程巧思
虽然 Fun-ASR 模型本身不原生支持流式推理，但系统通过“伪流式”设计实现了接近实时的文字反馈体验。
其原理是：浏览器端采集麦克风输入，按固定时间窗口（如每2秒）切片，每个片段触发一次 VAD 检测。若检测到语音活动，则立即发送至 ASR 模型进行快速识别，结果拼接后返回前端显示。
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }) .then(stream => { const mediaRecorder = new MediaRecorder(stream); const chunks = []; mediaRecorder.ondataavailable = event => { chunks.push(event.data); sendAudioChunkToServer(new Blob(chunks, { type: 'audio/wav' })); }; mediaRecorder.start(2000); // 每2秒上传一次 }) .catch(err => console.error("麦克风授权失败:", err));该方案虽存在一定延迟（端到端约1.5~3秒），但在实际使用中已足够支撑连续口述场景。尤其适合查房、会诊等需要边走边录的场合。不过需注意，此功能目前仍属实验性质，可能出现断句不当或重复识别问题，建议仅用于辅助听写而非正式存档。
批量处理：高效管理海量录音资料
住院部每日产生大量查房录音、随访通话记录，手动逐个处理效率低下。批量处理模块正是为此设计。
系统采用队列机制管理任务流：
1. 用户一次性上传多个文件；
2. 后台按顺序调用 ASR 模型处理；
3. 实时更新进度条与当前文件名；
4. 完成后打包导出为 CSV 或 JSON 格式。
def batch_transcribe(file_list, model, output_dir): results = [] for idx, file_path in enumerate(file_list): print(f"正在处理 [{idx+1}/{len(file_list)}]: {file_path}") result = model.generate(input=file_path) results.append({ "filename": os.path.basename(file_path), "raw_text": result["text"], "normalized_text": result.get("text_norm", ""), "timestamp": datetime.now().isoformat() }) df = pd.DataFrame(results) df.to_csv(os.path.join(output_dir, "transcription_batch.csv"), index=False) return results该脚本可用于夜间定时任务，自动处理当日所有录音文件。推荐搭配 SSD 存储路径以加快 I/O 速度，同时单批次上传不超过50个文件，以防浏览器超时中断。
VAD 检测：让语音更“干净”
VAD（Voice Activity Detection）模块看似不起眼，实则是提升整体识别质量的关键环节。它负责从长录音中剥离静音段、环境噪声和非人声干扰，只保留有效的语音片段。
Fun-ASR 采用“能量阈值 + 深度学习”双模判断机制：
- 先计算每帧音频的能量与过零率；
- 再输入轻量级 CNN 模型进一步确认是否为人声；
- 最终合并相邻语音帧，形成带时间戳的语音区间列表。
在实际应用中，VAD 可帮助实现：
- 自动分割医患对话轮次；
- 剔除检查室空调、电话铃声等背景杂音；
- 为后续 ASR 提供更纯净的输入，减少误识别概率。
此外，可设置最大单段时长（默认30秒），防止因持续讲话导致识别缓冲区溢出。
临床落地：如何真正服务于诊疗一线？
要让技术真正融入临床流程，不能只看算法指标，更要考虑医生的操作习惯与科室的实际需求。
在一个典型的门诊场景中，完整的工作流如下：
- 医生接诊结束后，点击 WebUI 界面中的“开始录音”按钮；
- 口述患者主诉、现病史、体格检查要点等内容；
- 结束后系统自动启动识别；
- 查看输出文本，启用 ITN 后获得“2型糖尿病5年”而非“二型糖尿病五年”；
- 补充热词如“糖化血红蛋白”、“eGFR”等确保术语准确；
- 将文本复制粘贴至 EMR 系统，或通过 API 自动填充字段。
整个过程耗时不到1分钟，相比传统打字方式节省70%以上的输入时间。更重要的是，医生可以专注于临床思维，而不是被键盘束缚。
| 临床痛点 | 技术解决方案 |
|---|---|
| 手动录入耗时 | 语音自动转写，释放双手 |
| 术语识别错误 | 热词增强 + ITN 规范化 |
| 录音杂乱难辨 | VAD 分割 + 噪音过滤 |
| 数据外泄风险 | 本地部署，全链路离线 |
| 多患者录音管理困难 | 批量处理 + 历史搜索 |
为了最大化系统效能，我们也总结了一些最佳实践：
- 建立科室专属热词库：心血管科可预置“ACS”、“PCI”、“EF值”等术语；呼吸科则加入“FEV1/FVC”、“CAT评分”等；
- 统一命名规则：录音文件建议命名为
患者ID_日期.wav，便于后期追溯； - 硬件选型建议：
- GPU：NVIDIA RTX 3090 或 A100，显存 ≥ 24GB；
- CPU：Intel i7 / AMD Ryzen 7 以上；
- 内存：≥ 32GB；
- 存储：SSD ≥ 500GB，用于缓存模型与历史记录；
- 软件部署：
- 使用
start_app.sh脚本一键启动； - 配置 CUDA 设备优先运行；
- 定期清理
history.db防止数据库膨胀。
技术对比：为什么选择 Fun-ASR？
| 对比维度 | 传统云 ASR 系统 | Fun-ASR |
|---|---|---|
| 部署方式 | 依赖云端 API | 支持本地部署，完全离线 |
| 医学术语识别 | 准确率偏低 | 可配置热词，显著提升 |
| 实时性 | 受网络延迟影响 | 本地 GPU 推理，响应更快 |
| 成本控制 | 按调用量计费 | 一次性部署，长期零边际成本 |
| 扩展性 | 封闭接口，难以定制 | 开源 WebUI，支持二次开发集成 |
尤其是在数据安全方面，Fun-ASR 的本地化部署能力使其成为公立医院、军队医院等敏感机构的理想选择。所有音频数据均不出内网，彻底规避了患者隐私泄露的风险。
未来展望：从“自动记录”走向“智能生成”
当前的 Fun-ASR 已能高效完成“语音 → 文本”的转换任务，但这只是第一步。下一步的方向是结合大语言模型（LLM），实现从“记录者”到“协作者”的跃迁。
设想这样一个场景：医生口述“患者男性，65岁，胸痛3小时，心电图提示ST段抬高”，系统不仅能准确转写，还能自动补全初步诊断：“急性前壁心肌梗死？需紧急溶栓评估”，甚至推荐下一步检查项目。
这种“语音输入 + LLM 推理 + 结构化输出”的闭环，才是智慧病历的终极形态。而 Fun-ASR 正是这个生态中最可靠的第一环——它提供了高质量、低延迟、高安全性的原始文本输入，为后续的语义理解与决策支持打下坚实基础。
如今，这套系统已在部分三甲医院试点运行，初步反馈显示，医生日均文书时间减少1.5小时以上，病历完整性提升27%。尽管仍有改进空间（如对方言的支持、上下文连贯性优化），但其工程实用性已得到充分验证。
技术的意义，从来不是替代人类，而是解放人类。当医生不再被键盘困住，他们才能真正回归“望闻问切”的本质。而 Fun-ASR 所做的，正是推开那扇通往高效、专注、人性化医疗的大门。
