FunASR 是一款开源项目：阿里达摩院开源的语音识别工具包，中文场景常用。

下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。

对比一：模糊指令 vs 明确指令

改之前：直接说「帮我会议录音转写」。结果往往泛泛而谈、格式随意。

改之后：写清材料、格式和验收标准：

转写这段录音并区分发言人，生成要点摘要和待办清单，人名和专有名词按我提供的名单校正：【名单】。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「专有名词按名单校正」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「分轨练习」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。

把这首歌分离成人声、鼓、贝斯和其他乐器，并把伴奏降低两个半音，方便练唱。

对比三：不检查 vs 带检查点

改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「数字读法不会产生歧义」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。

以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。

更多可以试的用法

短视频配乐

输入：一条 30 秒视频的情绪与节奏。

生成一段 30 秒的背景音乐：轻快、温暖、无人声，前 5 秒渐入，结尾干净收尾，适合生活类短视频。

交付前确认：结尾没有突然截断。

有声读物试音

输入：一个章节的文本。

用两种不同的声音风格朗读这一章节的前 300 字：一种沉稳叙述，一种轻松亲切，对比后选择更适合的版本。

交付前确认：两种风格差异明显。

播客后期

准备材料：一期双人录制的原始音频。

处理这期音频：降低底噪、统一两人音量、删除超过 2 秒的停顿，保留自然的语气词，输出前后对比的处理记录。

验收标准：人声没有被处理得发闷。

常见问题：合成语音读错多音字

在文本中改用同音字或拼音标注，或使用工具的发音词典。

常见问题：降噪后声音发闷

降低处理强度，宁可保留少量底噪。

常见问题：转写错字集中在专有名词

提前提供人名、产品名词表，转写后批量替换。

概念补充：响度标准化

把音频调整到平台推荐的响度范围，避免忽大忽小。

概念补充：人声分离

把歌曲或录音拆分为人声与伴奏等音轨。

适合人群：记者编辑

记者编辑可以用 FunASR 处理采访整理、资料核查等工作。需要注意：事实必须多源核实，不得用 AI 生成虚构引语，遵守所在机构的 AI 使用规范。

适合人群：音乐人

音乐人可以用 FunASR 处理编曲灵感、分轨练习等工作。需要注意：AI 生成音乐的版权归属以平台条款为准，发行前确认。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 FunASR 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

注意事项

本文基于 FunASR 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 FunASR 的数据处理条款，再决定能否使用。

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