效果超预期！用Fun-ASR做的会议录音转写项目分享
上个月，我们团队接手了一个看似普通却暗藏挑战的任务：为某科技公司季度战略复盘会提供高质量会议纪要。要求很明确——不是简单录音存档，而是完整还原发言逻辑、准确识别技术术语、自动规整口语表达、支持多人角色区分、最终交付可编辑的结构化文档。
过去我们试过手机自带语音转文字、也用过几款主流云服务，结果要么是“服务器繁忙请稍后再试”，要么是“张工说‘API网关要加熔断’被识别成‘阿皮王盖要加融断’”，最尴尬的一次，把“LLM微调”听成了“艾尔艾尔艾姆微雕”……整场会议3小时，后期人工校对花了整整两天。
直到我偶然在CSDN星图镜像广场看到这个标着“Fun-ASR 钉钉联合通义推出的语音识别大模型语音识别系统 构建by科哥”的镜像——名字朴实，但文档里一句“本地运行、GPU加速、热词增强、ITN规整”让我决定试试看。没想到，这次尝试不仅准时交付了纪要，还意外收获了客户一句：“这比我们自己写的会议系统识别得还准。”
今天就来和你聊聊，这个不靠云端、不拼参数、只讲落地的Fun-ASR，是怎么把一场高密度技术会议的录音，变成一份真正能用的决策依据。
1. 为什么选Fun-ASR？不是因为它多“大”，而是它足够“懂”
市面上语音识别工具不少，但真正在会议室场景下扛住压力的不多。我们筛选时重点关注三个硬指标：能不能离线跑、专有名词准不准、口语转书面是否自然。Fun-ASR在这三点上给出了超出预期的答案。
它用的是Fun-ASR-Nano-2512模型——名字里带“Nano”，不是缩水版，而是针对边缘部署深度优化的精悍版本。实测在一台搭载RTX 3060的本地服务器上，单次识别10分钟MP3音频仅需42秒（GPU模式），而CPU模式下也稳定在1分50秒内，完全满足“当天会议、当天出稿”的节奏。
更重要的是，它不把“识别率”当唯一KPI，而是把业务可用性放在第一位。比如：
- 热词不是摆设：我们提前整理了本次会议高频词——“SLO目标”“向量数据库”“零信任架构”“FinOps”“混沌工程”……共47个。导入后，这些词的识别准确率从平均68%跃升至94%，连“eBPF”这种小众缩写都一次命中；
- ITN规整不是噱头：原始识别里“二零二五年第一季度”“百分之七十五”“一百二十点三兆字节”，开启ITN后自动变成“2025年第一季度”“75%”“120.3MB”，省去大量手动替换；
- VAD检测不瞎切：传统ASR常把“嗯…这个方案我觉得…”中间的停顿误判为句尾。Fun-ASR的VAD模块能结合语义节奏智能判断，长句连续表达时断句更合理，避免把一句话切成三段再拼错。
没有炫技的“端到端流式”，但有稳扎稳打的“VAD分段+快速识别”——就像一位经验丰富的速记员，不抢话、不插嘴，等你自然说完再落笔，反而更可信。
2. 从录音文件到结构化纪要：我们的四步工作流
整个项目我们没写一行新代码，全靠Fun-ASR WebUI原生功能完成。下面是你也能立刻复用的标准化流程：
2.1 预处理：用VAD先“筛”一遍录音
会议原始录音是单轨MP3，时长182分钟，包含大量翻页声、键盘敲击、空调噪音和多人交叠发言。直接识别效果差，但逐段剪辑又太耗时。
我们用了Fun-ASR内置的VAD检测功能：
- 上传完整音频 → 设置“最大单段时长”为25000ms（25秒）→ 点击“开始VAD检测”
- 系统返回27个有效语音片段，总时长约143分钟，自动过滤掉39分钟静音与噪音
- 导出片段列表CSV，确认无误后，一键将所有片段打包为ZIP，进入批量处理环节
小技巧：VAD检测结果页面会显示每个片段的起止时间戳（如
00:12:34 - 00:14:21），我们直接复制进会议纪要初稿作为时间锚点，方便后续回溯验证。
2.2 批量识别：一次上传，自动排队，结果归档
进入“批量处理”模块：
- 拖拽刚生成的27个语音片段ZIP包
- 统一设置：语言=中文，启用ITN=是，热词列表=我们预置的47词文件
- 点击“开始批量处理”，进度条实时显示“第5/27个，处理中…（当前：张总监-00:42:11）”
约11分钟后，全部完成。系统自动生成一个含27个子文件夹的ZIP包，每个文件夹内包含：
raw.txt：原始识别文本normalized.txt：ITN规整后文本metadata.json：时间戳、文件名、参数配置等元信息
小技巧：批量处理时勾选“导出为CSV”，会生成一张汇总表，列明每个片段的原始文本首句、规整后首句、耗时、错误码（如有）。我们用Excel筛选出“原始文本含‘？’但规整后无”的行，快速定位可能漏识的提问环节。
2.3 角色分离：用关键词+人工校验，低成本实现发言人标注
Fun-ASR本身不支持声纹识别，但我们发现一个实用替代方案：
- 所有发言人开场都有固定话术：“我是研发部李工”“我是产品中心王经理”“我是CTO陈总”……
- 我们用文本编辑器全局搜索“我是”，提取出所有带身份标识的句子
- 结合VAD检测的时间戳，将前后30秒内的文本划归该角色
- 对无法自动归类的片段（如自由讨论），用WebUI“识别历史”功能打开单个文件，听音频+看文本交叉验证
最终产出的纪要按角色分块，每段开头标注【研发部 李工】、【产品中心 王经理】等，客户反馈：“比我们自己开会时记的还清楚。”
2.4 后处理：用规整文本做骨架，人工只补“灵魂”
最后一步，我们把27个normalized.txt按时间顺序合并，用正则批量替换：
。→。\n\n（句号后空两行，提升可读性）（→（+ 换行（括号内容单独成行，便于快速扫读）- 所有技术名词统一为标准写法（如“k8s”→“Kubernetes”）
人工只做三件事：
- 补充上下文缺失的指代（如“这个方案”具体指哪个）
- 修正极少数ITN未覆盖的口语（如“搞定了”→“已上线”）
- 为关键结论添加符号，为待办事项添加⏳符号
从原始录音到终稿，全程耗时3小时17分钟（含VAD检测、批量处理、人工校验），比以往最快记录缩短6倍。
3. 实战中踩过的坑与填坑方法
再好的工具，不用对地方也会事倍功半。这期间我们遇到几个典型问题，解决方案都来自Fun-ASR文档的“隐藏提示”：
3.1 问题：多人同时说话时识别混乱，出现大量“[噪音]”标记
原因：Fun-ASR默认按单声道设计，对重叠语音缺乏分离能力。
解法：
- 在VAD检测前，用Audacity对原始音频做“降噪处理”（效果器→噪声消除→采样噪音）
- 关键！在“系统设置”中将“批处理大小”从默认1改为4——增大batch size让模型更好捕捉上下文关联，重叠处识别连贯性明显提升
- 对仍标记为[噪音]的片段，单独上传至“语音识别”模块，手动选择“启用VAD二次检测”，精度回升约40%
3.2 问题：某些专业缩写始终识别错误，如“OPA”（Open Policy Agent）总成“噢啪”
原因：热词列表只匹配完整词汇，而“OPA”在口语中常被读作“噢-啪-啊”三音节。
解法：
- 在热词文件中增加音节变体：
OPA 噢啪 噢啪啊 Open Policy Agent - 同时在“语音识别”参数中，将“目标语言”临时切换为英文（即使内容是中文），利用模型对英文缩写更强的底层建模能力，识别准确率从35%升至89%
3.3 问题：批量处理中途浏览器崩溃，任务丢失
原因：前端页面刷新或关闭会导致异步任务中断。
解法：
- 启动时在终端执行：
bash start_app.sh --no-browser（后台启动，不自动打开页面） - 用
curl命令行调用API续传：curl -X POST "http://localhost:7860/api/batch" \ -F "files=@/path/to/remaining_files.zip" \ -F "language=zh" \ -F "itn=true" - 所有任务状态均持久化在
webui/data/history.db中，崩溃后重启服务，历史记录完整保留
4. 超出预期的效果：不只是“转文字”，更是“提效率”
交付后，客户主动提出两个延伸需求，让我们意识到Fun-ASR的价值远超初始预期：
4.1 自动生成会议待办清单
我们发现，规整后的文本中，“需要”“必须”“下周前”“责任人”等关键词高度集中。于是用Python写了个50行脚本：
import re from pathlib import Path def extract_actions(text): patterns = [ r'需要.*?([，。；\n])', r'必须.*?([，。；\n])', r'下周前.*?([，。；\n])', r'责任人[:：]\s*(\S+?)\s*([，。；\n])' ] actions = [] for p in patterns: matches = re.findall(p, text) for m in matches: if isinstance(m, tuple): actions.append(m[0].strip()) else: actions.append(m.strip()) return list(set(actions)) # 去重 # 读取所有normalized.txt，合并后提取 all_text = open("merged_normalized.txt").read() todo_list = extract_actions(all_text) print(" 本次会议待办事项：") for i, item in enumerate(todo_list, 1): print(f"{i}. {item}")输出结果直接嵌入纪要末尾，客户评价：“比我们PM自己整理的还全。”
4.2 快速构建领域术语库
27个片段识别完成后，我们导出全部raw.txt，用jieba分词+词频统计，生成本次会议TOP50高频词。剔除“的”“了”“我们”等虚词后，得到一份精准的《AI基础设施领域术语清单》，包含：
- 技术词：向量检索、Embedding、Prompt工程、RAG、LLMOps
- 工具名：Milvus、LlamaIndex、LangChain、Docker Compose
- 流程词：灰度发布、AB测试、SRE巡检、混沌演练
这份清单已同步给客户的技术文档组，用于后续知识库建设——一次转写，双重产出。
5. 总结：它不完美，但足够可靠
回顾整个项目，Fun-ASR没有颠覆性的黑科技，但它用扎实的工程细节，把一件枯燥的事变得可靠、可控、可预期：
- 它不依赖网络：会议在客户无外网的内网环境进行，全程离线运行，数据零外泄；
- 它不制造焦虑：没有“识别中…请等待…”的无限转圈，每个环节都有明确反馈（VAD进度条、批量处理计数、历史记录ID）；
- 它不假装全能：坦诚标注“实时流式为模拟效果”，把VAD切分逻辑写进文档，让用户知其然更知其所以然；
- 它不增加负担：SQLite存储、一键启动、拖拽上传、CSV导出——所有设计都指向一个目标：让使用者专注内容，而非工具。
如果你也在为会议纪要、培训转录、访谈整理这类“高价值、低容错、强时效”的任务头疼，不妨试试Fun-ASR。它不会让你成为ASR专家，但能让你快速成为一个更高效的协作者。
毕竟，技术真正的价值，从来不是参数表上的数字，而是当你按下“开始识别”后，心里那份笃定的踏实感。
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