80 lines
2.5 KiB
Markdown
80 lines
2.5 KiB
Markdown
---
|
||
name: funasr-transcribe
|
||
description: 本地音频转录工具,使用阿里 FunASR 模型进行语音识别。支持中文、英文等多种语言,无需 API 费用,完全本地运行。适用于音频文件转写(.wav, .ogg, .mp3 等)、会议记录、语音笔记整理等场景。
|
||
---
|
||
|
||
# FunASR 语音转录
|
||
|
||
本地、免费、高效的语音识别工具,基于阿里巴巴 FunASR 模型。
|
||
|
||
## 快速开始
|
||
|
||
```bash
|
||
# 1. 安装 FunASR
|
||
bash ~/.openclaw/workspace/skills/funasr-transcribe/scripts/install.sh
|
||
|
||
# 2. 转录音频
|
||
bash ~/.openclaw/workspace/skills/funasr-transcribe/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg
|
||
```
|
||
|
||
## 安装 FunASR
|
||
|
||
首次使用需要安装 FunASR 环境(虚拟环境 + 依赖):
|
||
|
||
```bash
|
||
bash ~/.openclaw/workspace/skills/funasr-transcribe/scripts/install.sh
|
||
```
|
||
|
||
安装脚本会:
|
||
- 创建 Python 虚拟环境 `~/.openclaw/workspace/funasr_env`
|
||
- 安装 FunASR、torch、torchaudio、modelscope 等依赖
|
||
- 安装完成后,首次转录会自动下载模型文件
|
||
|
||
**安装时间**:约 5-10 分钟(取决于网络速度)
|
||
|
||
**系统要求**:
|
||
- Python 3.7+
|
||
- 约 4GB 磁盘空间(虚拟环境 + 模型)
|
||
- 推荐 8GB+ 内存
|
||
|
||
## 转录音频
|
||
|
||
安装完成后,转录音频:
|
||
|
||
```bash
|
||
bash ~/.openclaw/workspace/skills/funasr-transcribe/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg
|
||
```
|
||
|
||
**支持的格式**:`.wav`, `.ogg`, `.mp3`, `.flac`, `.m4a` 等
|
||
|
||
**输出**:
|
||
- 同目录下生成 `<audio_filename>.txt`
|
||
- 包含转录文本(带标点)
|
||
|
||
**性能**:
|
||
- CPU 推理:rtf 约 0.05-0.2(1 秒音频约需 0.05-0.2 秒)
|
||
- 首次转录需下载模型(约 1-2GB),后续直接使用缓存
|
||
|
||
## 技术细节
|
||
|
||
FunASR 使用以下模型组合:
|
||
- **ASR 模型**:`damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch`(中文优化)
|
||
- **VAD 模型**:`damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch`(语音活动检测)
|
||
- **标点模型**:`damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch`(标点恢复)
|
||
|
||
**语言支持**:
|
||
- 中文(普通话 + 方言)
|
||
- 英文
|
||
- 中英混合
|
||
|
||
## 常见问题
|
||
|
||
**Q: 首次转录很慢?**
|
||
A: 首次运行会自动下载模型文件(约 1-2GB),后续转录会快很多。
|
||
|
||
**Q: 可以用 GPU 吗?**
|
||
A: 可以。编辑 `scripts/transcribe.py`,将 `device="cpu"` 改为 `device="cuda:0"`,并安装对应的 CUDA 版本依赖。
|
||
|
||
**Q: 转录准确率如何?**
|
||
A: FunASR 在中文场景下表现优异,通常优于 OpenAI Whisper。建议测试后评估效果。
|