中文断句的老问题，才发现代码调用和命令行方式运行的结果好像是有差别的，不一定适用所有音频文件哈

funasr --version
funasr 1.4.16

pip show funasr
Name: funasr
Version: 1.4.16
Summary: OpenAI-compatible speech recognition toolkit with WebSocket streaming, vLLM acceleration, and llama.cpp/GGUF edge runtime.
Home-page: https://github.com/modelscope/FunASR
Author: Speech Lab of Alibaba Group
Author-email: funasr@list.alibaba-inc.com
License: The MIT License
Location: C:\Program Files\Python312\Lib\site-packages
Requires: huggingface_hub, hydra-core, jaconv, jamo, jieba, kaldiio, librosa, modelscope, numpy, omegaconf, oss2, PyYAML, rapidfuzz, regex, requests, safetensors, scipy, sentencepiece, soundfile, tensorboardX, tiktoken, torch_complex, tqdm, transformers, umap_learn, websockets

发现针对某些音频文件，用cli运行的结果和在py里调用的输出结果不一样，代码方式里出现的不合理断句，在cli中变好了，我只来的及测试了一个文件的某几句，因为刚好是开头部分，我想着不可能是分段喂入导致的问题，结果才发现还有这么一个情况存在。代码和cli都是当初从官网抄来的，项目开发期间可能略有改动，有待进一步证实：

cli:
funasr 胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3 --output-format srt --output-dir ./subs

结果正常了很多：

00:00:00,090 --> 00:00:03,270
朋友们，胖东来又干了一件让全国打工人羡慕的事儿。

代码片断：

kwargs = {"model": args.model, "vad_model": "fsmn-vad",
        #   "punc_model": "ct-punc",
        "punc_model":"ct-punc-c",
        "vad_kwargs": {"max_single_segment_time": 60000},
        "device": args.device, "disable_update": True}
if args.spk:
    kwargs["spk_model"] = "cam++"
if "Fun-ASR-Nano" in args.model or "Qwen" in args.model:
    kwargs["trust_remote_code"] = True
    kwargs["hub"] = "hf"
model = AutoModel(**kwargs)

... ...

    tmp='胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3'
    try:
        result=model.generate(
            input=tmp,
            # fs=44100,
            batch_size=1,
            sentence_timestamp=True,
            output_timestamp=True,
            return_time_stamps=True,
            language='zh',
        )

结果不怎么正常：

1 0.09-0.33 180 朋友们，
2 0.51-1.59 120 胖东来又干了一件，
3 1.71-3.27 120 让全国打工人羡慕的事儿，

差点儿忘了测试文件：

http://devv.cc:8999/mp3/胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3

已定位：这里首先不是模型把同一段文本“断得更好”，而是 CLI 在原始 sentence_info 之后又做了一层 SRT cue 合并。

funasr==1.4.16 的 CLI 默认是 --subtitle-segment-mode readable。相邻句满足“前一句以逗号等续接标点结尾、间隔不超过 500ms、合并后不超过 8 秒/42 字”时会合并。你贴出的三段间隔分别是 180ms 和 120ms；用 exact v1.4.16 源码把这三段输入合并函数，结果逐字就是 CLI 的这一条：

00:00:00,090 --> 00:00:03,270
朋友们，胖东来又干了一件，让全国打工人羡慕的事儿，

可以先用下面的命令查看和 Python sentence_info 对应的原始句界：

funasr "胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3" \
  --output-format srt --subtitle-segment-mode sentence --output-dir ./subs

另外，目前两边参数也没有对齐：CLI 默认 sensevoice 是 iic/SenseVoiceSmall、fsmn-vad 的 max_single_segment_time=30000，SRT 模式会加 ct-punc；贴出的 Python 代码则是未展示值的 args.model、ct-punc-c 和 60000。所以若要判断识别/标点本身是否还有差异，请先让模型、hub、VAD、标点模型和分段模式完全一致。

若 --subtitle-segment-mode sentence 在相同配置下仍与 Python 原始 sentence_info 不同，请补充 args.model 的实际值和完整最小脚本；届时再沿模型调用链继续复现。先保留 issue 开放等待你的确认。

2 0.51-1.59 120 胖东来又干了一件，
3 1.71-3.27 120 让全国打工人羡慕的事儿，

能把这里断成两句，再加上长时间对很多音频断句的听感统计，基本上可以得出一个结论：这个工具似乎没有怎么考虑语义、上下文语境、和语言逻辑方面的信息，就只是单纯的根据字音间距、句长限制再加上保证词组的完整性等固定算法来实现断句的，是没有什么sense能力的，有点象古代的那些自称AI的语音助手以及把带CPU的小家电自称智能设备差不多吧。

仔细听一下原声，上面两句之间的停顿，并没有比其它每两个字之间的缝隙更长，之所以必须切分，大概的原因有可能是：这里必须要在某个地方断开，不然就会违背几个硬邦邦的if/then/else式的断句规则里的某一条，比如句子超长什么的，通过比较所有的缝隙，再加上词组完整性的约束，达成了现在的结果。

处理自然语言的难点之一，就是这不是几组甚至几十上百组的if/then/else或switch语句所能解决的，那些都是前AI时代的技术。近来人被大模型拉高了预期，突然变的敏感和挑剔了。以后很可能会出现这种情况：就是通过捕捉“不象人话”的断句来评估一个工具是商用级还是业余玩具级。

在这距离funasr上次更新超一个月之际，重提这个话题，还有一层意思，就是想知道项目组近期是否有计划为它增加真・sense的能力，还是会长时间绕开这个难点、敲敲打打，继续打磨已有的功能细节。如果只是通过继续优化或增强那些if/then/else规则和约束，那我以后就没有必要再收集和上报具体的“非人般”的断句语病了，因为基本上已经到了目前技术构架的天花板了，产生病句的比例会一直持续保持在一个较高水平上，只能要求自己和用户们充耳不闻了，呵呵。I don’t mean any offense，只是想做一个决定，不然老摁着一个没有价值的话题不放，会显得很没有眼力见儿。

前面大佬提出的让补充的资料参数容我重新测试和整理以后提供。面对现实，看看还能进步一点也是值得的。这个开发团队的响应效率、质量和态度都是顶级的，世界一流，high-end，比什么paddle、little red book之流好的没边了。做你们的用户非常有幸福感，谢谢~

参数如下：

parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate subtitles from audio/video using FunASR")
# parser.add_argument("input",default=url)
parser.add_argument("--format", choices=["srt", "vtt"], default="srt")
parser.add_argument("--model", default="iic/SenseVoiceSmall")
parser.add_argument("--device", default="cuda")
parser.add_argument("--spk", action="store_true", help="Include speaker labels")
parser.add_argument("--lang", default="zh")
args = parser.parse_args()

parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate subtitles from audio/video using FunASR")

parser.add_argument("input",default=url)

parser.add_argument("--format", choices=["srt", "vtt"], default="srt")
parser.add_argument("--model", default="iic/SenseVoiceSmall")
parser.add_argument("--device", default="cuda")
parser.add_argument("--spk", action="store_true", help="Include speaker labels")
parser.add_argument("--lang", default="zh")
args = parser.parse_args() 你这样就可以了，也没有什么改动啊；

感谢补齐模型参数。现在可以确认 Python 侧的 args.model 与 CLI 默认模型都是 iic/SenseVoiceSmall；但其余关键变量仍没有对齐：你贴出的 Python 配置是 ct-punc-c、VAD 上限 60000 ms，而 CLI 的 SRT 默认路径是 ct-punc、30000 ms，并且默认还会做 readable cue 合并。

所以目前这组证据需要分成两层看：

Python 的三条 sentence_info 是 VAD/标点后的原始句界；
CLI 的一条 SRT cue 是在原始句界之上又做了展示层合并。

这能解释两种输出为什么不同，但还不能把差异归因成 SenseVoiceSmall 的识别结果不同。

关于更广义的“语义断句”：readable 合并这一层确实是确定性规则；VAD 和 ct-punc 本身是模型，不是纯 if/else，但当前流水线也没有一个长上下文大模型式的语义重分段阶段。我不能代替维护者承诺路线图或时间表，因此先把这个 issue 保持开放，作为语义断句/标点评估样本，而不是把规则合并误报成已经解决模型层问题。

下一步最有区分度的证据，是在同一模型、hub、punc_model、VAD 参数下，对比 CLI 的 --subtitle-segment-mode sentence 与 Python 的原始 sentence_info。如果你方便，补充这两个对齐配置下前 10 秒的原始输出即可；不需要再解释已经确认的 readable 合并结果。这样才能判断剩余差异位于 VAD、标点模型，还是调用参数。

parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate subtitles from audio/video using FunASR")

parser.add_argument("input",default=url)

parser.add_argument("--format", choices=["srt", "vtt"], default="srt")
parser.add_argument("--model", default="iic/SenseVoiceSmall")
parser.add_argument("--device", default="cuda")
parser.add_argument("--spk", action="store_true", help="Include speaker labels")
parser.add_argument("--lang", default="zh")
args = parser.parse_args() 你这样就可以了，也没有什么改动啊；

嗯嗯，我相信不是参数问题。Nowadays,如果不是有明显特别大的间隙，任何一个有名头的模型，都不会把“胖东来又干了一件，让全国打工人羡慕的事儿，”这种大喘气的断句会不觉得刺耳扎心而轻飘飘地接受的。相反，现在好像偏偏有一种不健康的风气，就是拿一些很绕很刁钻很邪恶很缺德拐弯儿带冒烟儿的难题来考验它来称AI的分量来给它scoring。各大厂家也会故意拿它处理问题的难度和精细化程度来炫技、争排名，感觉现在funasr的水平应该还不太扛打。

能想象有一些典型的应用场景，比如: 抖包，我这么使用标点对吗？未来funasr也免不了要面对这一类毒打。

（接上）能想象会有一些典型的应用场景，比如: 抖包，我这么使用标点对吗？未来funasr也免不了要面对这一类刁钻问题的毒打。

下一步最有区分度的证据，是在同一模型、hub、punc_model、VAD 参数下，对比 CLI 的 --subtitle-segment-mode sentence 与 Python 的原始 sentence_info。如果你方便，补充这两个对齐配置下前 10 秒的原始输出即可；不需要再解释已经确认的 readable 合并结果。这样才能判断剩余差异位于 VAD、标点模型，还是调用参数。

parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate subtitles from audio/video using FunASR")
# parser.add_argument("input",default=url)
parser.add_argument("--format", choices=["srt", "vtt"], default="srt")
parser.add_argument("--model", default="iic/SenseVoiceSmall")
parser.add_argument("--device", default="cuda")
parser.add_argument("--spk", action="store_true", help="Include speaker labels")
parser.add_argument("--lang", default="zh")
args = parser.parse_args()

# print(f"Input:  {args.input}")

from funasr import AutoModel
kwargs = {"model": args.model, "vad_model": "fsmn-vad",
        #   "punc_model": "ct-punc",
        "punc_model":"ct-punc-c",
        "vad_kwargs": {"max_single_segment_time": 60000},
        "device": args.device, "disable_update": True}
if args.spk:
    kwargs["spk_model"] = "cam++"
if "Fun-ASR-Nano" in args.model or "Qwen" in args.model:
    kwargs["trust_remote_code"] = True
    kwargs["hub"] = "hf"
model = AutoModel(**kwargs)

import os
import sys
from importlib.metadata import PackageNotFoundError, version
from itertools import chain
import torch

print("Python:", sys.executable)
try:
    print("FunASR:", version("funasr"))
except PackageNotFoundError:
    print("FunASR: no installed package metadata; check source checkout/PYTHONPATH")
print("PyTorch:", torch.__version__, torch.__file__)
print("PyTorch CUDA build:", torch.version.cuda)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("CUDA_VISIBLE_DEVICES:", os.environ.get("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "<unset>"))
print("ASR resolved device:", model.kwargs.get("device"))

for name, attr in [("ASR", "model"), ("VAD", "vad_model"),
                   ("PUNC", "punc_model"), ("SPK", "spk_model")]:
    module = getattr(model, attr, None)
    if module is None:
        print(name, "not enabled")
    elif isinstance(module, torch.nn.Module):
        devices = sorted({str(t.device) for t in chain(module.parameters(), module.buffers())})
        print(name, "parameter/buffer devices:", devices or ["no parameters/buffers"])
    else:
        print(name, "non-PyTorch module:", type(module).__name__)

# 强制迁移三个子模型权重到cuda，解决funasr不自动移动权重的bug
if args.device.startswith("cuda"):
    for name in ("model", "vad_model", "punc_model"):
        submodel = getattr(model, name, None)
        if submodel and hasattr(submodel, "model"):
            submodel.model.to(args.device)
            # 打印设备用于校验
            p = next(submodel.model.parameters())
            print(f"{name} device: {p.device}")

def asr(adfile,adtype):
    tmp='tmp.'+adtype
    with open(tmp, 'wb') as f:
        f.write(adfile)        
    tmp='胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3'
    try:
        result=model.generate(
            input=tmp,
            # fs=44100,
            batch_size=1,
            sentence_timestamp=True,
            output_timestamp=True,
            return_time_stamps=True,
            language='zh',
        )
        result_item = result[0]
        segments = []
        for seg in result_item.get("sentence_info", []) or []:
            text = clean_text(seg.get("sentence") or seg.get("text", ""))
            start = int(seg.get("start", 0) or 0)
            end = int(seg.get("end", 0) or 0)
            if text and end > start:
                segments.append((text,start,end))
        return segments
    except Exception as ex:
        print('xxx',ex)
        return []
# 1. 定义你本地的缓存根目录（根据日志里的实际路径）
cache_dir = r"C:\Users\ad\.cache\modelscope\models"

# 2. 拼接出三个模型各自的本地 snapshots 绝对路径
sense_voice_path = os.path.join(cache_dir, r"iic--SenseVoiceSmall\snapshots\master")
vad_path = os.path.join(cache_dir, r"iic--speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch\snapshots\master")
punc_path = os.path.join(cache_dir, r"iic--punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large\snapshots\master")

先把更多的代码贴上来给您看着，我再回去按您的提示加上参数对比一下。

funasr cli方式加上--subtitle-segment-mode sentence 后结果如下，好像没什么变化。

funasr "胖东来全员双休，不只是员工福利，也是提振内需的一道必答题@微信派@微信视频号创造营_xWT111.mp3" --output-format srt --subtitle-segment-mode sentence --output-dir ./subs

1
00:00:00,090 --> 00:00:00,330
朋友们，

2
00:00:00,510 --> 00:00:03,270
胖东来又干了一件让全国打工人羡慕的事儿。

3
00:00:03,390 --> 00:00:04,290
就是明年三月起啊，

4
00:00:04,470 --> 00:00:07,890
胖东来从基层到管理层全员双休，

5
00:00:08,310 --> 00:00:09,930
每天只工作七个小时，

6
00:00:10,410 --> 00:00:11,610
每周三十五个小时，

7
00:00:11,910 --> 00:00:12,630
而且不降薪。

又发现同一条音频中，出现几个大长句的问题了，而且好像没有标点了，但cli是正常的：

http://devv.cc:8999/cnsrts/22030/她三次离奇失踪，前两次不记得去了哪儿，第三次却再也没回来！2008年，美国纽约，一名年轻女子被人从海里救了上来。她声称自己只是出门跑了个步，可实际上，她已经失.mp3

1 0.15-59.43 570 天下之大无奇不有啊照片里这个美女发生在她身上的事儿到现在还是不少人茶余饭后经常提起的未解之谜她曾经失踪过三悔谁都找不着啊至于到底上哪儿去了连他自己都不知道前两次失踪还挺好他都活着回来了但他对自己失踪这段时间发生了什么一点印象都没有可毕竟全虚全有的回来了也算是万幸真正可怕的是第三次啊二零一七年她又莫名其妙的彻底消失了这一次他再也没回来他到底在哪儿是死是活谁都不知道今天就给大家讲讲他这三次不可思议的失踪经历闲啰嗦的就不用往下听了啊以上内容就是故事的全部了二零零八年九月十六号中午左右美国纽约有一艘轮渡上的船长忽然发现远处的海面上飘着个什么东西他正随着海浪起起伏伏的像是个人
2 60.0-62.22 470 但船长不太确定这人是男是女
3 62.69-63.32 520 是老师臊
4 63.84-65.46 660 是老是少是死是活
5 66.12-69.84 910 于是就赶紧派两名船员乘着一条小艇过去看看去
6 70.75-74.83 590 两名船员到了那个人附近之后刚一靠近就把他俩吓了一跳
7 75.42-79.38 310 那人是个女的脸朝下一动不动的在水里飘着呢
8 79.69-81.13 630 看那样啊早就没命了
9 81.76-84.88 440 但不管怎么样既然碰上了总得把人捞上来呀
10 85.32-89.28 810 于是这两个船员抓住女人的身体把他从水里往上拽
11 90.09-93.21 530 结果就在女人的脸离开水面的那

cli转写出来的就是正常的：

1
00:00:00,150 --> 00:00:00,810
天下之大，

2
00:00:01,050 --> 00:00:01,890
无奇不有啊。

3
00:00:02,370 --> 00:00:05,130
照片里这个美女发生在她身上的事儿，

4
00:00:05,370 --> 00:00:09,450
到现在还是不少人茶余饭后经常提起的未解之谜。

5
00:00:10,050 --> 00:00:11,610
她曾经失踪过三悔，

6
00:00:11,850 --> 00:00:12,690
谁都找不着啊。

7
00:00:12,930 --> 00:00:14,310
至于到底上哪儿去了，

8
00:00:14,430 --> 00:00:15,570
连她自己都不知道。

很多音频识别的时候都会报一个warning，不知道具体什么情况：

[22691, '第112集 _ 深度解读《沉默的羔羊》，影史上唯一包揽五大奥斯卡奖的恐怖片，即使已经过去三十年，依旧是封神般的存在，看到最后，才能理解片名的含义！#瓜子二手车']
rtf_avg: 1.764: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:19<00:00, 19.49s/it]
rtf_avg: 0.070: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 96/96 [00:14<00:00,  6.53it/s]
rtf_avg: 0.044: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 66/66 [00:11<00:00,  5.92it/s]
rtf_avg: 0.032: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 41/41 [00:07<00:00,  5.36it/s]
rtf_avg: 0.016: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:02<00:00,  1.82it/s]
rtf_avg: 0.016: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.07it/s]
rtf_avg: 0.015: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.10it/s]
rtf_avg: 0.014: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.17it/s]
rtf_avg: 0.014: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.15it/s]
rtf_avg: 0.015: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.13it/s]
rtf_avg: 0.015: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.09it/s]
rtf_avg: 0.014: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.20it/s]
rtf_avg: 0.015: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.10it/s]
rtf_avg: -5.519: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:05<00:00,  5.52s/it]
2026-10-20 01:21:06,420 [WARNING] punctuation timestamps could not be aligned, falling back to VAD segments.███████████████████| 1/1 [00:05<00:00,  5.52s/it]
rtf_avg: 0.037, time_speech:  1331.014, time_escape: 48.815: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:51<00:00, 51.30s/it]
字幕句数: 215 句

把“是老是少”听成“是老师臊”也很扯，智商完全不在线，老师要打人了。

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parser.add_argument("input",default=url)

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