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fasr

fasr 是一个面向生产场景的 Python 语音推理框架，重点提供插件化模型生态、高效离线流水线，以及可高并发部署的实时语音识别服务能力。

📖 英文文档地址: README_EN.md

主要特征

插件化模型生态与自由组合：VAD、ASR、降噪、标点、语种识别等能力都以插件包提供，通过统一 registry 按需安装、按需加载、按需组合，同一套框架可以快速切换不同模型搭配。
异步执行组件，离线识别效率高：流水线组件以独立线程和队列协同执行，适合离线批量转写、预处理和多阶段推理，能够更高效地利用 CPU / GPU 资源完成长音频处理。
实时语音识别支持高并发：realtime service 基于 WebSocket 和异步处理链路构建，适合多会话并发接入，并且可以组合流式 VAD、流式 ASR 与实时降噪模型完成在线识别。
统一的批量与流式抽象：核心数据结构和模型接口同时覆盖 offline / streaming / service 场景，便于从本地推理平滑扩展到服务部署。

快速开始

先判断你的场景：

如果你要处理麦克风、会议、电话等实时音频流，请看下面的 实时语音识别服务
如果你要处理本地录音、远程音频文件或批量转写任务，请看下面的 离线语音识别服务

快速开始优先使用扁平 CLI 参数，先把服务跑起来；如果后续需要细调模型参数，再切换到 cfg 模式。示例里的模型组合只是一个可直接验证链路的起点，你也可以替换成下方“支持的模型插件”里任意支持同类能力的模型。

实时语音识别服务

realtime service 至少需要一个支持 streaming 的 VAD 模型和一个支持 streaming 的 ASR 模型，以及一个支持 streaming 的 enhance 模型。如果觉得降噪后人声被削薄、太闷，或者有一点金属感，可以在 service 层把 enhancement_strength 调低一些，把部分原音混回来。

安装服务和对应的流式模型插件：

pip install fasr-service-realtime fasr-vad-fsmn fasr-asr-paraformer fasr-enhancement-deepfilternet

一行命令启动带有实时降噪的语音识别服务：

fasr-service-realtime serve \
  --vad fsmn_online \
  --asr paraformer_online \
  --enhance deepfilternet \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

服务启动后，你可以直接打开 http://127.0.0.1:8000/demo 使用内置网页 demo。这个 demo 现在既支持上传音频文件测试 /enhance，也支持在 realtime 页直接用本地音频文件走 WebSocket 实时识别链路，并调节 VAD 参数和 enhancement_strength。

如果需要详细控制模型参数，再生成配置文件：

fasr-service-realtime init \
  --cfg realtime.cfg \
  --vad silero \
  --asr paraformer_online \
  --enhance deepfilternet
fasr-service-realtime serve --cfg realtime.cfg

init 默认会按 silero / paraformer_online / deepfilternet 生成配置，并把 service 默认配置和所选模型的默认参数写入 realtime.cfg。如果要替换模型或调节模型细项，请直接编辑这个配置文件。realtime service 的 [service.enhancement_model] 中的 enhancement_strength 默认是 1.0，表示使用纯增强输出。

离线语音识别服务

transcribe service 至少需要 VAD 和 ASR；punc 与 enhance 都是可选的，可以按场景叠加到同一条离线流水线里。

安装服务和对应的离线模型插件：

pip install fasr-service-transcribe fasr-vad-marblenet fasr-asr-paraformer fasr-punc-ct-transformer

一行命令启动离线语音识别服务：

fasr-service-transcribe serve \
  --vad marblenet \
  --asr paraformer \
  --punc ct_transformer \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

服务启动后，会暴露 POST /transcribe 与 POST /inference 接口；你也可以直接打开 http://127.0.0.1:8000/demo 使用内置网页 demo 测试转写链路。

如果需要详细控制模型参数，再生成配置文件：

fasr-service-transcribe init \
  --cfg transcribe.cfg \
  --vad marblenet \
  --asr paraformer \
  --enhance deepfilternet \
  --punc ct_transformer
fasr-service-transcribe serve --cfg transcribe.cfg

init 会把 service 默认配置和所选模型的默认参数写入 transcribe.cfg。如果要替换模型或调整模型参数，请直接编辑这个配置文件。--punc 和 --enhance 都不是必选项，只有在你需要标点恢复或转写前增强时才需要传。

支持的模型插件

fasr 通过模型插件发现并加载模型。当前仓库内置的模型插件如下：

能力	插件包	配置写法	模式	设备	说明
语音活动检测（VAD）	`fasr-vad-marblenet`	`@vad_models = "marblenet"`	Batch	CPU only	CPU 友好的 ONNX VAD
语音活动检测（VAD）	`fasr-vad-fsmn`	`@vad_models = "fsmn"`	Batch	CPU / GPU	离线 FSMN VAD
语音活动检测（VAD）	`fasr-vad-fsmn`	`@vad_models = "fsmn_online"`	Streaming	CPU / GPU	实时 FSMN VAD
语音活动检测（VAD）	`fasr-vad-firered`	`@vad_models = "firered"`	Batch	CPU / GPU	FireRed 离线 VAD
语音活动检测（VAD）	`fasr-vad-silero`	`@vad_models = "silero"`	Batch + streaming	CPU / GPU	本地内置 TorchScript 权重的 Silero VAD
语音增强（Enhancement）	`fasr-enhancement-rnnoise`	`@enhancement_models = "rnnoise"`	Batch + streaming	CPU only	轻量 RNNoise 降噪
语音增强（Enhancement）	`fasr-enhancement-deepfilternet`	`@enhancement_models = "deepfilternet"`	Batch + streaming	CPU only	Rust 后端 DeepFilterNet 降噪
语音增强（Enhancement）	`fasr-enhancement-gtcrn`	`@enhancement_models = "gtcrn"`	Batch + streaming	CPU only	GTCRN 降噪
语音增强（Enhancement）	`fasr-enhancement-dtln`	`@enhancement_models = "dtln"`	Batch + streaming	CPU only	内置双 ONNX 的 DTLN 降噪
语音识别（ASR）	`fasr-asr-paraformer`	`@asr_models = "paraformer"`	Batch	CPU / GPU	离线 paraformer
语音识别（ASR）	`fasr-asr-paraformer`	`@asr_models = "seaco_paraformer"`	Batch	CPU / GPU	paraformer热词模型
语音识别（ASR）	`fasr-asr-paraformer`	`@asr_models = "paraformer_online"`	Streaming	CPU / GPU	实时 paraformer
语音识别（ASR）	`fasr-asr-qwen3asr`	`@asr_models = "qwen3asr"`	Batch + streaming	GPU only	Qwen3-ASR 统一入口，可在插件配置中选择 `0.6B` 或 `1.7B` 尺寸
语音识别（ASR）	`fasr-asr-mega`	`@asr_models = "mega_asr"`	Batch	GPU only	Mega-ASR 官方离线推理接口适配
语音识别（ASR）	`fasr-asr-firered`	`@asr_models = "firered_aed"` / `@asr_models = "firered_llm"`	Batch	CPU / GPU	FireRed ASR 变体
语音识别（ASR）	`fasr-asr-funasr`	`@asr_models = "fun_asr_nano"`	Batch	CPU / GPU	FunASR Nano
标点恢复（Punc）	`fasr-punc-ct-transformer`	`@punc_models = "ct_transformer"`	Batch	CPU / GPU	中文标点恢复
语种识别（LID）	`fasr-lid-firered`	`@lid_models = "firered"`	Batch	CPU / GPU	FireRed 语种识别

接口文档

离线语音识别 HTTP 接口
- 路径：POST /transcribe、POST /inference
- API 文档：services/fasr-service-transcribe/TRANSCRIBE_API_ZH.md
实时语音识别 WebSocket 接口
- 路径：GET /v1/realtime、GET /api-ws/v1/realtime
- 中文事件协议：services/fasr-service-realtime/REALTIME_API_ZH.md

Metadata

Release files for fasr 0.5.8

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for fasr 0.5.8
File	Size	Uploaded
fasr-0.5.8.tar.gz	98.3 MB	Jun 12, 2026	Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for fasr 0.5.8
File	Interpreter	ABI	Platform	Reset
fasr-0.5.8-py3-none-any.whl 4.4 MB Jun 12, 2026	Python 3	none	any	Details

Total release size: 102.7 MB

Release files / fasr-0.5.8.tar.gz

Download URL	fasr-0.5.8.tar.gz
Size	98.3 MB
Tags	Source
SHA-256 checksum How to use checksums	`a031b073b27d8d56b3f14f216a0a668a9c1d67378d41aff1045a067880dd22fc`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`ba5f8af8eca4c3429c3ad63846fe1456262750492516de90ed20cc6250e218f9`
Upload date	Jun 12, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`uv/0.9.17 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.17","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"macOS","version":null,"id":null,"libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}`

Release files / fasr-0.5.8-py3-none-any.whl

Download URL	fasr-0.5.8-py3-none-any.whl
Size	4.4 MB
Tags	Python 3
SHA-256 checksum How to use checksums	`579e78571e757be366bf3866a25f55a18e1e247d195f18705a586419207eb78a`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`eb2751c0273cdd24110776ee2b9fc50ca5911abcf5294f045de12e4117b75c4f`
Upload date	Jun 12, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`uv/0.9.17 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.17","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"macOS","version":null,"id":null,"libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}`