FunASR 产出验收:5 个维度打分法
先说清楚它是什么:FunASR 属于「音频与语音」方向的开源项目,阿里达摩院开源的语音识别工具包,中文场景常用。
用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」,这篇给出一张可复用的打分表。
评分表(每项 1 到 5 分)
| 维度 | 看什么 | 1 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 清晰度 | 语音是否清楚、无明显杂音 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 准确性 | 转写或朗读是否与文本一致 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 自然度 | 停顿、语调是否像真人 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 一致性 | 多段音频音量与音色是否统一 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 授权 | 音色、音乐是否有合法使用依据 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
建议:任一维度低于 3 分就不要直接使用;总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。
用一个任务试打分
课程旁白配音
适用情况:手头有一份 800 字的讲解稿时。
把这份讲稿改成适合朗读的口播版本:句子不超过 20 字,数字改成口语读法,标出需要停顿和重读的地方。
交付前确认:数字读法不会产生歧义。
怎么让评分更可靠
- 同一批材料至少测 5 次,不只看最好的一次。
- 两人分别打分,分歧大的维度再讨论标准。
- 把 FunASR 的结果与人工完成或 WeNet 的结果放在一起盲评。
- 每次改提示词后用同一批材料复测。
补充练习
会议录音转写
适用情况:手头有一段 1 小时的会议录音时。
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】。
交付前确认:专有名词按名单校正。
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。
交付前确认:人声没有被处理得发闷。
分轨练习
适用情况:手头有一首用于练习的歌曲音频时。
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。
交付前确认:分离后人声没有明显残留伴奏。
常见问题:克隆音色不稳定
使用更干净、更长的样本,避免背景音乐和回声。
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:TTS(文本转语音)
把文字合成为语音,可选择音色、语速与情感。
概念补充:说话人分离
在转写中区分不同发言人,便于整理会议记录。
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。
适合人群:自媒体创作者
自媒体创作者可以用 FunASR 处理选题与脚本、封面与剪辑等工作。需要注意:注意素材版权与平台规则,AI 生成内容按平台要求标注。
注意事项
所有示例输出均为示意,不代表真实统计或效果承诺;请以自己的测试结果为准。
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。