FunASR Paraformer-zh：高效中文端到端语音识别方案全解

项目简介

FunASR 是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具箱，集成了多种语音识别、语音活动检测（VAD）、说话人识别等模块。其中 paraformer-zh 和 paraformer-zh-streaming 是针对中文语音识别任务优化的端到端模型，分别适用于离线和流式场景。Paraformer 采用并行 Transformer 架构，兼具高精度和低延迟，广泛应用于智能客服、会议转写、语音助手等场景。

• 主要特点：
  • 端到端中文语音识别，支持离线和流式推理
  • 高精度、低延迟，适合工业级部署
  • 预训练模型开箱即用，支持 ModelScope 云推理
  • 支持多种硬件平台和部署方式

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快速上手

1. 环境准备

建议使用 Python 3.8+，推荐在虚拟环境下安装：

pip install funasr

或直接使用 ModelScope 平台：

pip install modelscope

2. 离线识别（paraformer-zh）

from funasr import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("iic/paraformer-zh-16k-common-vocab8404-pytorch")
result = model.generate(input="example.wav")
print(result)
# 输出示例: [{'text': '你好，欢迎使用FunASR。', 'timestamp': [(0.0, 1.2)]}]

3. 流式识别（paraformer-zh-streaming）

from funasr import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("iic/paraformer-zh-streaming-16k-common-vocab8404-pytorch")
# 假设 audio_chunks 为分帧后的音频数据
for chunk in audio_chunks:
    result = model.generate(input=chunk, is_final=False)
    print(result)
result = model.generate(input=last_chunk, is_final=True)
print(result)

4. 命令行工具

funasr asr --input example.wav --output result.json --model paraformer-zh

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典型应用场景与案例（结合大模型）

随着大模型（如 Whisper、GPT-4、音频/多模态 LLM、AIGC 等）的兴起，Paraformer-zh 与大模型结合后，极大提升了语音理解、智能交互等系统的效率与智能化水平。以下场景均以“ASR+大模型”为核心链路，给出细节与代码示例：

1. 智能语音助手前端识别与理解

• 流程：Paraformer-zh 实时识别语音 → Whisper/GPT-4V 等大模型做语义理解/对话生成 → 提升交互体验
• 案例：智能音箱、车载助手等场景，前端识别后送入大模型，显著提升响应速度和准确率
• 代码片段：

from funasr import AutoModel
import