在离线环境下使用 **Paraformer 模型**进行部署和调用，主要涉及模型的下载、路径配置以及服务启动等步骤。以下是一个完整的操作流程说明： ### 1. 准备模型文件 确保已经将所需的 Paraformer 模型文件下载到本地目录中，例如 `/workspace/models/damo`。这些模型通常包括语音识别模型（ASR）、标点恢复模型（PUNC）以及语言模型（LM）等[^1]。 - **语音活动检测模型 (VAD)**: `speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx` - **主识别模型 (ASR)**: `speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx` - **标点恢复模型 (PUNC)**: `punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx` - **语言模型 (LM)**: `speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst` - **ITN 转换模型**: `fst_itn_zh` - **热词文件**: `hotwords.txt` ### 2. 配置运行脚本 使用提供的 `run_server.sh` 启动服务，并通过参数指定各模型的本地路径。示例命令如下： ```bash nohup bash run_server.sh \ --vad-dir /workspace/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \ --model-dir /workspace/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \ --punc-dir /workspace/models/damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \ --lm-dir /workspace/models/damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \ --itn-dir /workspace/models/thuduj12/fst_itn_zh \ --hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.txt 2>&1 & ``` 此命令将在后台启动服务，并将日志输出至 `log.txt` 文件中[^1]。 ### 3. 测试模型功能 若需测试模型的功能，可以下载测试样本包进行验证。例如，从魔搭社区获取的测试数据包： ```bash wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz tar -xzvf funasr_samples.tar.gz ``` 解压后，使用音频文件进行识别测试，确保模型能够正常工作[^3]。 ### 4. 集成与扩展 Paraformer 可以与其他组件集成，如 **LangChain + ChatGLM3-13B + MinIO** 等技术栈，实现更复杂的应用场景。例如，MinIO 可用于存储语音文件，而 LangChain 则可用于构建本地知识库并进行微调[^2]。 ---