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。模型中文 CERGPU 速度CPU 速度对比 WhisperFun-ASR-Nano (vLLM)8.20%340 倍实时—快 26 倍SenseVoice-Small7.81%170 倍实时17 倍实时快 13 倍Whisper-large-v320.02%13 倍实时❌基准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