当前位置：首页 > news >正文

语音识别：docker部署FunASR以及springboot集成funasr

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_39035267/article/details/143462888 2025/5/15 12:30:54

内容摘选自: https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/runtime/docs/SDK_advanced_guide_offline_zh.md

FunASR

FunASR是一个基础语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练好的模型的推理与微调。

此文章补充了一些内容，让小白更容易上手

注意：1.	certfile ssl证书问题，不了解的话就关闭即可2.	关闭FunASR服务（有守护线程杀完会自动启动，如果想修改启动命令的话就kill和nohup全部编辑好在贴进去执行）

镜像启动

通过下述命令拉取并启动FunASR软件包的docker镜像：

# 拉取镜像
sudo docker pull \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6# 当前文件路径下创建目录 用于挂载模型
mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models# 启动镜像
sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true \
-v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.6

服务端启动

docker启动之后，进入到docker里边

docker exec -it <imageid> /bin/bash

启动funasr-wss-server服务程序（有16K 和 8K模型可选择）：

cd FunASR/runtime
nohup bash run_server.sh \
--download-model-dir /workspace/models \
--vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
--model-dir damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
--punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
--lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \
--itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
--hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.txt 2>&1 &

查看打印日志

tail -f log.txt

如果您想关闭SSL，增加参数：--certfile 0
如果您想使用SenseVoiceSmall模型、时间戳、nn热词模型进行部署，请设置--model-dir为对应模型：
- iic/SenseVoiceSmall-onnx
- damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx（时间戳）
- damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx（nn热词）
如果您想在服务端加载热词，请在宿主机文件./funasr-runtime-resources/models/hotwords.txt配置热词（docker映射地址为/workspace/models/hotwords.txt）：每行一个热词，格式（热词权重）：阿里巴巴 20（注：热词理论上无限制，但为了兼顾性能和效果，建议热词长度不超过10，个数不超过1k，权重1~100）
SenseVoiceSmall-onnx识别结果中<|zh|><|NEUTRAL|><|Speech|> 分别为对应的语种、情感、事件信息

如果您想部署8k的模型，请使用如下命令启动服务：

cd FunASR/runtime
nohup bash run_server.sh \
--download-model-dir /workspace/models \
--vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-8k-common-onnx \
--model-dir damo/speech_paraformer_asr_nat-zh-cn-8k-common-vocab8358-tensorflow1-onnx \
--punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
--lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst-token8358 \
--itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
--hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.txt 2>&1 &

使用客户端测试

官方提供了：html页面、java、python、cpp
将docker镜像中的html页面下载到宿主机，然后下载到本机

docker cp  <容器 ID 或名称>:/workspace/FunASR/runtime/html5 /funasr-runtime-resources

在浏览器中打开html/static/index.html，即可出现如下页面，支持麦克风输入与文件上传，直接进行体验。
在这里插入图片描述

服务端用法详解

启动FunASR服务（注意：certfile SSL证书问题，小心访问不通）：

cd /workspace/FunASR/runtime
nohup bash run_server.sh \
--download-model-dir /workspace/models \
--model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
--vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
--punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
--lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \
--itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
--certfile  ../../../ssl_key/server.crt \
--keyfile ../../../ssl_key/server.key \
--hotword ../../hotwords.txt  > log.txt 2>&1 &

run_server.sh命令参数介绍

--download-model-dir：模型下载地址，通过设置model ID从Modelscope下载模型
--model-dir：modelscope model ID 或者本地模型路径
--vad-dir：modelscope model ID 或者本地模型路径
--punc-dir：modelscope model ID 或者本地模型路径
--lm-dir：modelscope model ID 或者本地模型路径
--itn-dir：modelscope model ID 或者本地模型路径
--port：服务端监听的端口号，默认为10095
--decoder-thread-num：服务端线程池个数（支持的最大并发路数），脚本会根据服务器线程数自动配置decoder-thread-num、io-thread-num
--io-thread-num：服务端启动的IO线程数
--model-thread-num：每路识别的内部线程数（控制ONNX模型的并行），默认为1，其中建议decoder-thread-num*model-thread-num等于总线程数
--certfile：SSL的证书文件，默认为：../../../ssl_key/server.crt，如果需要关闭SSL，参数设置为0
--keyfile：SSL的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key
--hotword：热词文件路径，每行一个热词，格式：热词权重（例如：阿里巴巴 20），如果客户端提供热词，则与客户端提供的热词合并一起使用，服务端热词全局生效，客户端热词只针对对应客户端生效

关闭FunASR服务

查看funasr-wss-server对应的PID：

ps -x | grep funasr-wss-server

杀死进程：

kill -9 PID

修改模型及其他参数

替换正在使用的模型或者其他参数，需先关闭FunASR服务，修改需要替换的参数，并重新启动FunASR服务。其中模型需为ModelScope中的ASR/VAD/PUNC模型，或者从ModelScope中模型finetune后的模型。

例如替换ASR模型为damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx，则如下设置参数--model-dir：

--model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx

设置端口号--port：

--port <port number>

设置服务端启动的推理线程数--decoder-thread-num：

--decoder-thread-num <decoder thread num>

设置服务端启动的IO线程数--io-thread-num：

--io-thread-num <io thread num>

关闭SSL证书：

--certfile 0

springboot集成funasr示例

样例代码中如注入接口，调用改为自己的即可，我只提供了主要逻辑方法，uri改为自己的

依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId></dependency><!-- 引入org.json所需依赖 --><dependency><groupId>org.json</groupId><artifactId>json</artifactId><version>20240303</version></dependency></dependencies>

配置


spring:application:name: java_http_client
server:port: 18081parameters:model: "offline" #离线模型为例hotWords: "{\"自定义\":20,\"热词\":20,\"设置\":30}"fileUrl: "E:/work/project/gitee/mycloud/funasr/src/main/resources/upload"serverIpPort: "ws://192.168.1.101:10095"

controller

 @GetMapping("/z2")public void z2() throws Exception {WebSocketClient client = new StandardWebSocketClient();client.doHandshake(new WebSocketHandler() {@Overridepublic void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {// todo 注入自己的接口调用方法即可recognitionService.z2(session);// 处理连接后保存session}@Overridepublic void handleMessage(WebSocketSession session, WebSocketMessage<?> message) throws Exception {// 在这里处理接收到的消息if (message instanceof TextMessage) {String receivedMessage = ((TextMessage) message).getPayload();System.out.println("Received message from server: " + receivedMessage);// 在这里处理接收到的消息}}@Overridepublic void handleTransportError(WebSocketSession session, Throwable exception) throws Exception {// 异常处理System.err.println("handleTransportError: " + exception.getMessage());}@Overridepublic void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus closeStatus) throws Exception {System.out.println("WebSocket connection closed with status: " + closeStatus);}@Overridepublic boolean supportsPartialMessages() {return false;}}, null, new URI("ws://192.168.1.101:10095"));}

实现方法


@Service
public class RecognitionServiceImpl implements RecognitionService {@Value("${parameters.model}")private String model;@Value("${parameters.hotWords}")private String hotWords;@Overridepublic Object z2(WebSocketSession webSocketSession) throws Exception {JSONObject configJson = new JSONObject();configJson.put("mode", model);configJson.put("wav_name", "test");configJson.put("wav_format", "wav"); // 文件格式为pcmconfigJson.put("is_speaking", true);configJson.put("hotwords", hotWords);configJson.put("itn", true);// 发送配置参数与meta信息webSocketSession.sendMessage(new TextMessage(configJson.toString()));byte[] audioData;String localFilePath = "E:\\work\\project\\gitee\\mycloud\\funasr\\src\\main\\resources\\test.wav";try {audioData = Files.readAllBytes(Paths.get(localFilePath));} catch (IOException e) {System.err.println("Error reading file: " + e.getMessage());e.printStackTrace();return "Error reading audio file";}ByteBuffer audioByteBuffer = ByteBuffer.wrap(audioData);BinaryMessage binaryMessage = new BinaryMessage(audioByteBuffer);webSocketSession.sendMessage(binaryMessage);// 发送音频结束标志JSONObject endMarkerJson = new JSONObject();endMarkerJson.put("is_speaking", false);webSocketSession.sendMessage(new TextMessage(endMarkerJson.toString()));return null;}}

识别后返回的数据内容
在这里插入图片描述