ASR-demo/FUNASR_README.md

FunASR 实时识别说明

前端和后端分别启动。后端会托管以下服务：

• FunASR 原生在线 WebSocket 服务，使用本地流式 ASR 和 FSMN-VAD 模型。浏览器桥接层发送 mode=online、分块和回看参数，并在输入结束时发送 is_speaking=false，让引擎刷新最后的识别结果。
• CAM++ 辅助服务，为已完成的语音段分配稳定的说话人标签。
• 浏览器协议桥接服务，将腾讯演示页面原有的消息格式转换为 FunASR WebSocket 协议。VAD 切分由 FunASR 处理，桥接层不会再运行另一套 ASR/VAD 切分流程。

前端继续提供 frontend/static/ 中的腾讯演示文件，并将同源的 /ws 和 /api/stop 请求转发给后端。

模型目录

将模型放入 models/，或在 .env 中设置 MODEL_DIR。默认模型目录如下：

• models/iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online
• models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
• models/iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common，也可使用清单中配置的 damo/ 模型目录

若模型目录名称不同，可在 .env 中将 FUNASR_ASR_MODEL 和 FUNASR_VAD_MODEL 设为本地路径。CAM++ 默认按 model_manifest.json 查找；需要自定义目录时设置 CAM_MODEL_PATH。后端会在对外提供 WebSocket 服务前检查 ASR、VAD 和 CAM++ 三个必需模型。

安装与启动

requirements.txt 包含 FunASR、辅助服务和前端依赖。其中 PyTorch 版本面向使用 CUDA 13 的 GB10 环境；其它设备请按其 CUDA 版本调整 PyTorch 软件源和版本。

python -m pip install -r requirements.txt
if (-not (Test-Path .env)) { Copy-Item .env.example .env }
python scripts/download_models.py --funasr-runtime

在两个终端中分别启动后端和前端：

python backend\run_backend.py
python frontend\run_frontend.py

默认前端端口为 8080，浏览器后端端口为 8082，CAM++ HTTP 端口为 8010，仅本机可访问的 FunASR WebSocket 端口为 10095。需要调整时，在 .env 中同步修改 FRONTEND_PORT、WEB_PORT、AUXILIARY_SERVICE_URL、FUNASR_NATIVE_WS_HOST 和 FUNASR_NATIVE_WS_PORT。前端进程通过 BACKEND_INTERNAL_URL 访问后端；未设置时使用 http://127.0.0.1:${WEB_PORT}。

FUNASR_DEVICE 和 FUNASR_VAD_DEVICE 分别控制 ASR 与 VAD 的运行设备。若 CAM++ 不与 ASR 共用 GPU，可将 AUXILIARY_DEVICE 设为 cpu。FUNASR_CHUNK_SIZE 和 FUNASR_CHUNK_INTERVAL 控制 FunASR 原生分块协议；默认值 [0,10,5] 和间隔 10 会按 600 毫秒一组发送当前音频块。

实时文件输入支持原始 PCM16 或 16 kHz 单声道 PCM WAV。每个完成的语音段都会计算说话人标签；语音过短或接近静音时，CAM++ 仍可能将说话人标为未知。