voice-typer-server 1.4.1

VoiceTyper speech recognition server based on FunASR ONNX and Tornado.

VoiceTyper Server

voice-typer-server 是 VoiceTyper 的语音识别服务端。它负责接收客户端上传的音频，完成识别、标点恢复，并可选调用 LLM 做二次纠错。

亮点

• 本地运行，默认不依赖云端 ASR
• 流式识别（默认）：WebSocket 双通道——录音时 HUD 实时预览（跟嘴），松手后离线整段复识别产出准确最终结果
• 非流式识别（兼容）：HTTP POST，支持热词，供 Linux 客户端及非流式场景使用
• 内置中文识别和标点恢复默认模型
• 可选启用 API Key
• 可选接入 OpenAI 兼容 LLM 做纠错
• 支持 python -m、命令行和脚本三种启动方式

适合谁

如果你只是想把 VoiceTyper 跑起来，这个 README 已经够用。

如果你要改代码、打包发布或二次开发，文末有开发者入口。

Python 版本

• 最低支持：Python 3.10
• 推荐版本：Python 3.12+

快速开始

最常见的用法是：

1. 安装服务端
2. 启动服务端
3. 让客户端连接 127.0.0.1:6008

安装与启动

推荐方式：使用脚本

适合 Linux 和 macOS 用户。

cd server
./scripts/voice_typer_server.sh setup
./scripts/voice_typer_server.sh run

脚本会：

• 创建虚拟环境 ~/.venvs/voice-typer
• 安装 voice-typer-server
• 用一组默认参数启动服务

默认启动参数：

• --host 127.0.0.1
• --port 6008
• --device cpu

命令行覆盖示例：

./scripts/voice_typer_server.sh run --host 0.0.0.0 --onnx-threads 2

直接使用 Python 包

如果你已经安装了 voice-typer-server，可以直接运行：

python -m voice_typer_server --host 127.0.0.1 --port 6008

或：

voice-typer-server --host 127.0.0.1 --port 6008

查看帮助：

voice-typer-server --help

Docker

如果你更喜欢容器方式：

docker build -t voice-typer-server:latest .
docker run -d -p 6008:6008 --name voice-typer voice-typer-server:latest

Windows 服务

在 Windows 上可将 VoiceTyper Server 注册为系统服务，实现开机自启和后台运行。

安装与注册

REM 1. 安装环境（自动安装 pywin32 依赖）
scripts\voice_typer_server.bat setup --local

REM 2. 注册为 Windows 服务（需管理员权限，默认开机自启、默认流式模式）
REM    Windows 原生客户端支持流式，无需额外参数；若连接的是 Linux 等非流式客户端，请追加 --no-streaming
scripts\voice_typer_server.bat install -- --host 127.0.0.1 --port 6008 --device cpu

REM 启用 LLM 校对（推荐，可显著提升识别准确率）
scripts\voice_typer_server.bat install -- --host 127.0.0.1 --port 6008 --device cpu ^
    --llm-base-url https://api.openai.com/v1 ^
    --llm-api-key sk-xxx ^
    --llm-model gpt-4o-mini

REM 手动启动模式（不随系统启动）
scripts\voice_typer_server.bat install --startup manual -- --host 127.0.0.1 --port 6008

管理服务

REM 启动服务
scripts\voice_typer_server.bat start

REM 停止服务
scripts\voice_typer_server.bat stop

REM 卸载服务
scripts\voice_typer_server.bat uninstall

也可以通过 services.msc（服务管理器）图形化操作，服务名为 VoiceTyper 语音识别服务。

服务日志

服务模式下日志写入文件：%USERPROFILE%\.voice-typer\server.log，最大 10MB，保留 3 个备份。

注意事项

• 安装、卸载、启停服务均需要管理员权限
• 服务默认以 LocalSystem 账户运行。如果模型已缓存在当前用户目录下，首次启动可能需要重新下载
• 修改运行参数需先卸载再重新安装服务

常用启动参数

• --host：监听地址，默认 127.0.0.1
• --port：监听端口，默认 6008
• --streaming / --no-streaming：识别模式，默认流式（WebSocket）；--no-streaming 切换为非流式（HTTP）
• --device：cpu / cuda / cuda:N
• --model：流式预览模型（默认 paraformer-zh-streaming）或非流式识别模型（默认 paraformer-zh）
• --offline-model：仅流式模式，松手后用于整段复识别的离线模型，默认 paraformer-zh
• --chunk-size：流式 chunk 大小，格式 left,current,right（单位 60ms 帧），默认 0,10,5
• --punc-model：标点模型，默认 ct-punc，设为 none 可禁用
• --onnx-threads：ONNX Runtime 线程数，默认 4
• --api-keys：API Key 列表，逗号分隔
• --llm-base-url、--llm-api-key、--llm-model：启用 LLM 纠错

示例：

# 流式模式（默认）
voice-typer-server --host 0.0.0.0 --device cpu --api-keys akey

# 非流式兼容模式（支持热词）
voice-typer-server --no-streaming --host 0.0.0.0 --device cpu --api-keys akey

常见使用场景

仅本机使用

这是默认场景：

voice-typer-server --host 127.0.0.1 --port 6008

此时本机客户端可直接访问，一般不需要额外配置鉴权。

局域网远程使用

如果客户端和服务端不在同一台机器上，建议启用 API Key：

voice-typer-server --host 0.0.0.0 --api-keys your_key

然后在客户端配置中填入：

• 服务端 IP
• 对应端口
• api_key

启用 LLM 纠错

voice-typer-server \
  --llm-base-url https://api.openai.com/v1 \
  --llm-api-key sk-xxx \
  --llm-model gpt-4o-mini

客户端再启用 llm_recorrect 即可。

接口

/health（GET）

通用健康检查，返回 {"status":"ok","ready":bool,"streaming":bool,"llm_enabled":bool}。

流式模式（默认）：/recognize/stream（WebSocket）

WebSocket 端点，客户端与服务端保持长连接，边发音频边获取识别片段。

协议概要：

1. 连接后发送 {"type":"start","hotwords":"","sample_rate":16000}
2. 录音期间持续发送 binary 帧（float32 PCM，每帧约 600ms = 9600 samples）
3. 松开热键后发送 {"type":"finalize"}
4. 服务端返回若干 {"type":"partial","text":"...","seq":N}（逐字预览，来自流式模型）和最终 {"type":"final","text":"...","asrElapsed":0.82}（准确结果，来自对完整音频的离线整段复识别）

两通道说明

消息类型	识别模型	用途	是否插入目标程序
partial	流式模型（paraformer-zh-streaming）	HUD 实时预览，跟嘴显示	否
final	离线整段模型（paraformer-zh）	准确最终结果，含标点和 LLM 纠错	是

注意：热词（hotwords）仅对离线整段模型（final）生效；流式模型本身不支持热词。

非流式模式（--no-streaming）：/recognize（HTTP POST）

提交整段音频，返回完整识别结果。支持热词。

推荐方式：

• Content-Type: application/octet-stream
• 请求体直接放 16kHz float32 原始音频字节

可选参数：

• 请求头 X-Hotwords：URL-encoded 热词（空格分隔）
• 查询参数 llm_recorrect=true|false

同时也兼容旧版 multipart/form-data 上传。

示例：

curl -X POST "http://127.0.0.1:6008/recognize?llm_recorrect=false" \
     -H "Content-Type: application/octet-stream" \
     --data-binary @test.float32

带 API Key：

curl -X POST http://127.0.0.1:6008/recognize \
     -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
     -F "audio=@test.wav"

模型与运行说明

• 服务端使用 onnxruntime
• 流式模式同时加载两个模型：
  • paraformer-zh-streaming（--model）：产出 partial 预览
  • paraformer-zh（--offline-model）：松手后对完整音频复识别，产出 final，支持热词，含标点
• 非流式模式仅加载一个模型：
  • paraformer-zh（--model）：整段识别，支持热词，含标点
• 默认标点模型：ct-punc（仅挂在最终识别模型上，不重复加载）

短名会自动映射到官方 ONNX 模型，首次使用会从 ModelScope 自动下载。

如果模型目录中只有 model_quant.onnx，服务端会自动使用量化模型。

性能优化

NVIDIA GPU 加速

使用 CUDA 加速识别：

voice-typer-server --device cuda
# 多卡指定：
voice-typer-server --device cuda:1

内存优化

流式模式同时加载流式预览模型和离线识别模型，内存占用约比非流式多 220MB。如果内存紧张，可以：

• 切换到非流式模式（--no-streaming），仅加载一个模型
• 关闭标点模型，可降低部分资源占用：

voice-typer-server --punc-model none

常见问题

服务启动了，但客户端连不上

• 检查服务端实际监听地址
• 检查客户端配置中的 host 和 port
• 本机部署时，应优先使用 127.0.0.1:6008

远程调用返回 401

• 检查是否配置了 --api-keys
• 检查客户端是否正确带上 Authorization: Bearer ...

首次启动较慢

首次运行可能会下载模型，这是正常现象。

Apple Silicon 为什么没有 MPS

当前服务端只支持：

• cpu
• cuda
• cuda:N

在 Apple Silicon 上建议直接使用 cpu。

开发者说明

如果你要修改代码或发布包，请查看：

• RELEASING.md
• CHANGELOG.md

主要代码位置：

• voice_typer_server/cli.py
• voice_typer_server/app.py
• voice_typer_server/recognizer.py
• voice_typer_server/llm_client.py
• voice_typer_server/auth.py
• voice_typer_server/win_service.py — Windows 服务包装（仅 Windows）