FunASR是由阿里巴巴达摩院语音实验室开源的端到端语音识别工具包,目标是打通学术研究与工业应用之间的鸿沟。该工具包具有以下主要特点:

1. 功能全面

FunASR提供了丰富的语音处理功能,不仅包括语音识别(ASR),还涵盖了语音活动检测(VAD)、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离等多项任务。这使得开发者可以便捷地构建完整的语音处理流水线。

2. 工业级预训练模型

FunASR在ModelScope和Hugging Face平台上开源了大量在工业数据上预训练的模型。其中最具代表性的是Paraformer-large模型,这是一个非自回归的端到端语音识别模型,具有高准确率、高效率和易部署的特点。

3. 便捷使用

FunASR提供了简单易用的脚本和教程,支持预训练模型的推理和微调。开发者可以通过命令行或Python API快速上手使用各项功能。

4. 支持服务部署

FunASR支持将预训练或微调后的模型部署为服务。目前已支持中英文的离线文件转写服务和中文实时转写服务,未来还将支持更多语种和场景。

5. 持续更新

FunASR保持高频率的更新迭代。最新版本已支持SenseVoice语音基础模型、Qwen-Audio多模态模型、Whisper大模型等,并不断优化性能和拓展功能。

6. 开源生态

FunASR采用MIT开源协议,欢迎社区贡献。项目在GitHub上已获得5000多star,汇聚了来自多家机构的贡献者。

对于开发者而言,FunASR提供了从研究到落地的一站式解决方案。无论是学术研究还是工业应用,都可以基于FunASR快速构建语音识别系统。未来,FunASR将持续推动语音识别技术的开放与共享,为语音交互的普及贡献力量。