# Fun-ASR

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Fun-ASR 是通义实验室推出的端到端语音识别大模型，是基于数千万小时真实语音数据训练而成，具备强大的上下文理解能力与行业适应性，支持低延迟实时听写，并且覆盖 31 个语种。在教育、金融等垂直领域表现出色，能准确识别专业术语与行业表达，有效应对"幻觉"生成和语种混淆等挑战，实现"听得清、懂其意、写得准"。

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<img src="images/funasr-v2.png">
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<a href="https://funaudiollm.github.io/funasr"> Homepage </a>
｜<a href="#核心特性"> 核心特性 </a>
｜<a href="#性能评测"> 性能评测 </a>
｜<a href="#环境安装"> 环境安装 </a>
｜<a href="#用法教程"> 用法教程 </a>

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模型仓库：[modelscope](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512)，[huggingface](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512)

在线体验：
[魔搭社区创空间](https://modelscope.cn/studios/FunAudioLLM/Fun-ASR)，[huggingface space](https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/Fun-ASR)

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|       Fun-ASR-Nano <br> ([⭐](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512) [🤗](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512))       |                                                                                       支持中文、英文、日文。中文包含 7 种方言及 26 种地域口音支持。英文、日文涵盖多种地域口音。额外功能包括歌词识别与说唱语音识别。                                                                                        | 数千万小时 | 8 亿 |
| Fun-ASR-MLT-Nano <br> ([⭐](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512) [🤗](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512)) | 支持中文、英文、粤语、日文、韩文、越南语、印尼语、泰语、马来语、菲律宾语、阿拉伯语、印地语、保加利亚语、克罗地亚语、捷克语、丹麦语、荷兰语、爱沙尼亚语、芬兰语、希腊语、匈牙利语、爱尔兰语、拉脱维亚语、立陶宛语、马耳他语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、斯洛伐克语、斯洛文尼亚语、瑞典语，共 31 种语言。 | 数十万小时 | 8 亿 |

<a name="最新动态"></a>

# 最新动态 🔥

- 2025/12: [Fun-ASR-Nano-2512](https://modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512) 是一款基于数千万小时真实语音数据训练的端到端语音识别大模型。它支持低延迟实时转写，并涵盖 31 种语言识别功能。
- 2024/7: [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 是一款功能全面的语音识别基础工具包，集成了多项核心功能，包括自动语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人日志记录以及多说话人语音识别。

# 核心特性 🎯

**Fun-ASR** 专注于高精度语音识别、多语言支持和行业定制化能力

- **远场高噪声识别：** 针对远距离拾音及高噪声场景（如会议室、车载环境、工业现场等）进行深度优化，识别准确率提升至 **93%**。
- **中文方言与地方口音：**
  - 支持 **7 大方言**：吴语、粤语、闽语、客家话、赣语、湘语、晋语
  - 覆盖 **26 个地区口音**：包括河南、陕西、湖北、四川、重庆、云南、贵州、广东、广西等 20 多个地区
- **多语言自由说：** 支持 **31 种语言**识别，重点优化东亚与东南亚语种，支持语种自由切换和混合识别。
- **音乐背景歌词识别：** 强化在音乐背景干扰下的语音识别性能，支持对歌曲中歌词内容的精准识别。

# 环境安装 🐍

```shell
git clone https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR.git
cd Fun-ASR
pip install -r requirements.txt
```

<a name="用法教程"></a>

# TODO

- [ ] 支持返回时间戳
- [ ] 支持区分说话人识别
- [ ] 支持模型训练

# 用法 🛠️

## 推理

### 使用 funasr 推理

```python
from funasr import AutoModel


def main():
    model_dir = "FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512"
    model = AutoModel(
        model=model_dir,
        trust_remote_code=True,
        remote_code="./model.py",
        device="cuda:0",
    )

    wav_path = f"{model.model_path}/example/zh.mp3"
    res = model.generate(input=[wav_path], cache={}, batch_size=1)
    text = res[0]["text"]
    print(text)

    model = AutoModel(
        model=model_dir,
        trust_remote_code=True,
        vad_model="fsmn-vad",
        vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
        remote_code="./model.py",
        device="cuda:0",
    )
    res = model.generate(input=[wav_path], cache={}, batch_size=1)
    text = res[0]["text"]
    print(text)


if __name__ == "__main__":
    main()
```

### 直接推理

```python
from model import FunASRNano


def main():
    model_dir = "FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512"
    m, kwargs = FunASRNano.from_pretrained(model=model_dir, device="cuda:0")
    m.eval()

    wav_path = f"{kwargs['model_path']}/example/zh.mp3"
    res = m.inference(data_in=[wav_path], **kwargs)
    text = res[0][0]["text"]
    print(text)


if __name__ == "__main__":
    main()
```

<details><summary> 参数说明（点击展开）</summary>

- `model_dir`：模型名称，或本地磁盘中的模型路径。
- `trust_remote_code`：是否信任远程代码，用于加载自定义模型实现。
- `remote_code`：指定模型具体代码的位置（例如，当前目录下的 `model.py`），支持绝对路径与相对路径。
- `device`：指定使用的设备，如 "cuda:0" 或 "cpu"。

</details>

# 性能评测 📝

我们在开源基准数据集、中文方言测试集和工业测试集上，比较了 Fun-ASR 与其他模型的多语言语音识别性能。Fun-ASR 模型均具有明显的效果优势。

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<img src="images/compare_zh.png" width="800" />
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