▎它怎么工作？
Audio OCR 可以识别两类声音：
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声卡输出：电脑正在播放的声音，例如视频、直播、会议、播客。
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麦克风输入：当前正在说的话。
两路可以单独开启，也可以同时运行。
（图1：系统工作流程图）
系统通过抓取声卡音频与麦克风输入，将数据送入 Fun-ASR 实时识别 API，输出带 LIVE / FINAL 状态的文字结果。LIVE 表示模型正在实时跟听并可能持续修正，FINAL 则代表语句已稳定，可直接用于保存、搜索或导出。
识别结果一方面推送到桌面悬浮字幕窗，另一方面保存为带时间线的本地文字记录与字幕文件。
（图2：状态栏菜单）
它看起来有点像音乐软件的桌面歌词：声音一边播放，字幕一边出现。
悬浮窗里会显示当前识别内容、最近两条已确认结果，以及 LIVE / FINAL 状态。
LIVE：模型正在实时跟听，结果可能继续修正。
FINAL：一句话已经结束，可以保存、搜索、导出。
（图3：悬浮窗界面）
▎为什么适合展示 Fun-ASR
这个 demo 的好处是，普通人一眼就能看懂。
声音刚出来，文字就跟上。不是“识别完以后给你一坨文本”，而是可以直接变成字幕、笔记、搜索入口、剪辑素材。
它能直观展示 Fun-ASR 的几个特点：
低延迟：音频流式送入，文字持续返回。
实时修正：先返回 LIVE，再稳定成 FINAL。
带时间线：后续可以做字幕、剪辑、回放。
可编程：识别结果可以继续接 Agent、规则、搜索、大模型。
这不是在证明“我们做了一个字幕工具”，而是在证明：
当实时语音识别足够快、足够稳，应用就可以拥有一对“耳朵”。
下面是一个真实运行的例子：
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▎接上LLM
Fun-ASR 负责把声音变成实时文字流，LLM 可以继续理解、判断和行动。
在通话、面试、销售沟通等场景中，对方说的话由声卡识别，本地说的话由麦克风识别。两路文字合在一起，就变成 LLM 可以理解和分析的实时上下文。
原型中已经做了一个轻量版本：状态栏里可以选择 AI 任务，让大模型读取最近的声卡和麦克风转写，实时生成建议窗口。
目前支持：
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总结：把刚才听到的内容压成几行摘要。
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麦克风答复建议：提示下一句怎么回。
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面试者建议：帮面试者判断问题意图、组织回答。
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面试官建议：帮面试官整理回答、生成追问。
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自定义提示词：自己定义实时分析任务。
这类能力的关键不只是大模型，而是前面那条低延迟、稳定的实时转写流。提示来得太晚，就已经错过对话节点。
这类能力的关键不只是大模型，而是前面那条低延迟、稳定的实时转写流。提示来得太晚，就已经错过对话节点。
▎还可以做什么
Audio OCR 只是一个小例子。同样的能力还可以做：
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任意播放器的实时字幕层 -
视频课程自动笔记 -
直播、播客、采访打点 -
本地会议字幕和回看 -
剪辑素材搜索 -
游戏或协作语音指令 -
销售、客服、面试、培训的实时辅助
本质都是一件事：
把连续的声音，变成实时、可操作、可编程的信息流。
▎结语
这个原型不是终点。
真正想展示的是：当 Fun-ASR 把实时语音识别做得足够快、足够稳，声音就可以变成应用里的实时输入流。
它不只能做字幕，也可以做笔记、搜索、剪辑、会议回看、对话辅助，甚至成为 Agent 感知世界的一部分。
如果说过去的应用主要靠键盘、鼠标、摄像头和截图来理解用户，那么 Fun-ASR 提供的是另一种能力：
让应用听见正在发生的声音。
这也是 Fun-ASR 最有想象力的地方。