你的电脑也能跑专业级语音识别：FunASR + AIGCPanel 一键部署

把你的电脑变成一台专业语音识别服务器，全程不需要写一行代码。

语音识别这事，大部分人想到的是上传到云端、等结果、再交点费用。但有一款开源工具能在你自己的电脑上跑，速度和准确率都不输云端方案。

比 Whisper 快 26 倍，CPU 跑得比 GPU 还快

FunASR 旗舰模型 Fun-ASR-Nano 在中文识别上字错率 8.20%，速度达到 340 倍实时。1 分钟的音频不到 0.2 秒就能识别完。

SenseVoiceSmall 模型在 CPU 上能跑出 17 倍实时的速度，比 Whisper 在 GPU 上还快。

不只是一个模型，而是一整套工具箱

Whisper 是一个模型，FunASR 是一套工具箱：

• Fun-ASR-Nano — 中/英/日 + 中文方言，识别准确率顶尖
• SenseVoiceSmall — 五语种识别 + 情感识别 + 音频事件标签
• Paraformer — 低延迟流式识别，适合实时场景
• CAM++ — 说话人分离，自动标注谁在说话
• 内置 VAD 语音活动检测 + 标点恢复，输出就是成品

这些能力在 Whisper 上要么没有，要么需要额外付费，而 FunASR 全部免费、本地运行。

用 AIGCPanel 一键部署，零门槛上手

不需要懂 Python、不需要配环境、不需要下载模型权重。AIGCPanel 上的 FunASR 语音识别服务已经打包好了一切：

• 内置 Fun-ASR-Nano 模型 + FSMN-VAD 语音活动检测
• 支持中文、英文、日文及中文方言/口音
• 自动输出带标点和时间戳的识别结果
• 支持热词/上下文提示，提升专有名词准确率
• 支持逆文本归一化（数字、日期自动规整为自然文本）
• 默认 GPU 推理，无 GPU 时自动降级 CPU

在 AIGCPanel 中导入 FunASR 模型服务，上传音频文件，选择语言，点击"开始识别"，几秒钟就能拿到带标点和时间戳的文字结果。

识别之后：字幕、摘要、AI 管线

识别结果可以直接导出为 SRT 字幕格式，剪辑软件直接导入。也可以通过 API 对接你的 AI 工作流——会议录音转成文字喂给大模型做摘要，采访录音转写后自动归档。

试试看

FunASR 在 GitHub 上已超过 20,000 颗星，是当前最活跃的开源语音识别项目之一。通过 AIGCPanel 的一键部署，不用折腾环境就能在自己的电脑上跑起专业级语音识别。

你准备用 FunASR 处理什么场景？是整理会议录音、制作视频字幕，还是搭建自己的语音 AI 管线？