# Fun-ASR-MLT-Nano-2512 「简体中文」|「[English](README.md)」 Fun-ASR-MLT-Nano-2512 是 Fun-ASR 系列中约 8 亿参数的多语言模型，基于数十万小时多语言语音训练，支持 31 种语言，并重点优化东亚与东南亚语种。基于数千万小时数据训练、面向中文、英文和日文的版本请使用 [Fun-ASR-Nano-2512](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512)。

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模型仓库：[modelscope](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512)，[huggingface](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512)
| 模型 | 介绍 | 训练数据 | 参数 | | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------: | :--: | | Fun-ASR-Nano
([⭐](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512) [🤗](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512)) | 支持中文、英文、日文。中文包含 7 种方言（吴语、粤语、闽语、客家话、赣语、湘语、晋语）及 26 种地域口音支持（河南、陕西、湖北、四川、重庆、云南、贵州、广东、广西、河北、天津、山东、安徽、南京、江苏、杭州、甘肃、宁夏）。英文、日文涵盖多种地域口音。额外功能包括歌词识别与说唱语音识别。 | 数千万小时 | 8 亿 | | Fun-ASR-MLT-Nano
([⭐](https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512) [🤗](https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512)) | 支持中文、英文、粤语、日文、韩文、越南语、印尼语、泰语、马来语、菲律宾语、阿拉伯语、印地语、保加利亚语、克罗地亚语、捷克语、丹麦语、荷兰语、爱沙尼亚语、芬兰语、希腊语、匈牙利语、爱尔兰语、拉脱维亚语、立陶宛语、马耳他语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、斯洛伐克语、斯洛文尼亚语、瑞典语，共 31 种语言。 | 数十万小时 | 8 亿 | # 最新动态 🔥 - 2025/12: [Fun-ASR-MLT-Nano-2512](https://modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512) 是约 8 亿参数的多语言模型，基于数十万小时语音训练，覆盖 31 种语言。 - 2024/7: [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 是一款功能全面的语音识别基础工具包，集成了多项核心功能，包括自动语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人日志记录以及多说话人语音识别。 # 核心特性 🎯 **本仓库提供 MLT 多语言模型。** 它与标准版 Fun-ASR-Nano 的支持范围不同。 - **31 种语言：** 覆盖上方模型表列出的语言，并重点优化东亚与东南亚语种。 - **紧凑多语言模型：** 参数量约 8 亿。 - **语种控制：** 接受推理示例中列出的语种名称，并支持多语言识别。 - **上下文控制：** FunASR 推理接口支持热词和逆文本标准化（ITN）。 # 环境安装 🐍 ```shell git clone https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR.git cd Fun-ASR pip install -r requirements.txt ``` # TODO - [ ] 支持返回时间戳 - [ ] 支持区分说话人识别 - [ ] 支持模型训练 # 用法 🛠️ ## 推理 ### 使用 funasr 推理 ```python from funasr import AutoModel def main(): model_dir = "FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512" model = AutoModel( model=model_dir, hub="hf", trust_remote_code=True, remote_code="./model.py", device="cuda:0", ) wav_path = f"{model.model_path}/example/zh.mp3" res = model.generate( input=[wav_path], cache={}, batch_size=1, hotwords=["开放时间"], # 中文、英文、粤语、日文、韩文、越南语、印尼语、泰语、马来语、菲律宾语、阿拉伯语、 # 印地语、保加利亚语、克罗地亚语、捷克语、丹麦语、荷兰语、爱沙尼亚语、芬兰语、希腊语、 # 匈牙利语、爱尔兰语、拉脱维亚语、立陶宛语、马耳他语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、 # 斯洛伐克语、斯洛文尼亚语、瑞典语 for Fun-ASR-MLT-Nano-2512 language="中文", itn=True, # or False llm_kwargs={"do_sample": False}, ) text = res[0]["text"] print(text) model = AutoModel( model=model_dir, hub="hf", trust_remote_code=True, vad_model="fsmn-vad", vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000}, remote_code="./model.py", device="cuda:0", ) res = model.generate( input=[wav_path], cache={}, batch_size=1, language="中文", llm_kwargs={"do_sample": False}, ) text = res[0]["text"] print(text) if __name__ == "__main__": main() ``` ### 直接推理 ```python from model import FunASRNano def main(): model_dir = "FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512" m, kwargs = FunASRNano.from_pretrained( model=model_dir, hub="hf", device="cuda:0", ) m.eval() wav_path = f"{kwargs['model_path']}/example/zh.mp3" kwargs["llm_kwargs"] = {"do_sample": False} res = m.inference(data_in=[wav_path], **kwargs) text = res[0][0]["text"] print(text) if __name__ == "__main__": main() ```
参数说明（点击展开） - `model_dir`：模型名称，或本地磁盘中的模型路径。 - `trust_remote_code`：是否信任远程代码，用于加载自定义模型实现。 - `remote_code`：指定模型具体代码的位置（例如，当前目录下的 `model.py`），支持绝对路径与相对路径。 - `device`：指定使用的设备，如 "cuda:0" 或 "cpu"。
# 性能评测 📝 > **评测范围说明：** 下表复用了项目报告中的 Fun-ASR 系列结果，其中没有名为 `Fun-ASR-MLT-Nano-2512` 的独立列，因此不能视为本 MLT checkpoint 的专属评测结果。待发布可复现的 MLT 分语言评测后再补充对应数据。 以下系列级对比覆盖开源基准、中文方言数据集和工业测试集。 ### 1. 开源数据集性能 (WER %) | Test set | GLM-ASR-nano | GLM-ASR-nano\* | Whisper-large-v3 | Seed-ASR | Seed-ASR\* | Kimi-Audio | Step-Audio2 | FireRed-ASR | Fun-ASR-nano | Fun-ASR | | :------------------ | :----------: | :------------: | :--------------: | :------: | :--------: | :--------: | :---------: | :---------: | :----------: | :-----: | | **Model Size** | 1.5B | 1.5B | 1.6B | - | - | - | - | 1.1B | 0.8B | 7.7B | | **OpenSource** | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | | AIShell1 | 1.81 | 2.17 | 4.72 | 0.68 | 1.63 | 0.71 | 0.63 | 0.54 | 1.80 | 1.22 | | AIShell2 | - | 3.47 | 4.68 | 2.27 | 2.76 | 2.86 | 2.10 | 2.58 | 2.75 | 2.39 | | Fleurs-zh | - | 3.65 | 5.18 | 3.43 | 3.23 | 3.11 | 2.68 | 4.81 | 2.56 | 2.53 | | Fleurs-en | 5.78 | 6.95 | 6.23 | 9.39 | 9.39 | 6.99 | 3.03 | 10.79 | 5.96 | 4.74 | | Librispeech-clean | 2.00 | 2.17 | 1.86 | 1.58 | 2.8 | 1.32 | 1.17 | 1.84 | 1.76 | 1.51 | | Librispeech-other | 4.19 | 4.43 | 3.43 | 2.84 | 5.69 | 2.63 | 2.42 | 4.52 | 4.33 | 3.03 | | WenetSpeech Meeting | 6.73 | 8.21 | 18.39 | 5.69 | 7.07 | 6.24 | 4.75 | 4.95 | 6.60 | 6.17 | | WenetSpeech Net | - | 6.33 | 11.89 | 4.66 | 4.84 | 6.45 | 4.67 | 4.94 | 6.01 | 5.46 | > _注：Seed-ASR\* 结果使用 volcengine 上的官方 API 评估；GLM-ASR-nano\* 结果使用开源 checkpoint 评估。_ ### 2. 工业数据集性能 (WER %) | Test set | GLM-ASR-Nano | Whisper-large-v3 | Seed-ASR | FireRed-ASR | Kimi-Audio | Paraformer v2 | Fun-ASR-nano | Fun-ASR | | :----------------- | :----------: | :--------------: | :-------: | :---------: | :--------: | :-----------: | :----------: | :-------: | | **Model Size** | 1.5B | 1.6B | - | 1.1B | 8B | 0.2B | 0.8B | 7.7B | | **OpenSource** | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | | Nearfield | 16.95 | 16.58 | 7.20 | 10.10 | 9.02 | 8.11 | 7.79 | 6.31 | | Farfield | 9.44 | 22.21 | 4.59 | 7.49 | 10.95 | 9.55 | 5.79 | 4.34 | | Complex Background | 23.79 | 32.57 | 12.90 | 15.56 | 15.56 | 15.19 | 14.59 | 11.45 | | English General | 16.47 | 18.56 | 15.65 | 21.62 | 18.12 | 19.48 | 15.28 | 13.73 | | Opensource | 4.67 | 7.05 | 3.83 | 5.31 | 3.79 | 6.23 | 4.22 | 3.38 | | Dialect | 54.21 | 66.14 | 29.45 | 52.82 | 71.94 | 41.16 | 28.18 | 15.21 | | Accent | 19.78 | 36.03 | 10.23 | 14.05 | 27.20 | 17.80 | 12.90 | 10.31 | | Lyrics | 46.56 | 54.82 | 30.26 | 42.87 | 65.18 | 50.14 | 30.85 | 21.00 | | Hiphop | 43.32 | 46.56 | 29.46 | 33.88 | 57.25 | 43.79 | 30.87 | 28.58 | | **Average** | **26.13** | **33.39** | **15.95** | **22.63** | **31.00** | **23.49** | **16.72** | **12.70** |
## Citations ```bibtex @article{an2025fun, title={Fun-ASR Technical Report}, author={An, Keyu and Chen, Yanni and Deng, Chong and Gao, Changfeng and Gao, Zhifu and Gong, Bo and Li, Xiangang and Li, Yabin and Lv, Xiang and Ji, Yunjie and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2509.12508}, year={2025} } ```