modelscope-funasr中带热词的模型是怎么微调？　

在ModelScope中，damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404 是一个支持热词功能的语音识别模型。以下是关于如何微调该模型以支持热词功能的详细步骤和说明：

1. 热词功能的基本原理

热词功能通过在语音识别过程中引入特定领域的关键词（如人名、公司名称或专有名词），提升这些词汇的识别准确率。根据知识库中的描述，热词组设置后无需训练即可生效，只需在语音转文字时选择对应的热词组即可使用。

重要提醒： - 热词只能包含汉字，数字需转换为汉字形式（例如“58.9元”需改为“五十八点九元”）。 - 每个热词最多不超过10个字，每个热词组最多包含128个热词。 - 如果语音识别模型在90天内未被使用，系统会自动回收，请妥善维护。

2. 微调带热词功能的模型

虽然热词功能本身无需训练即可生效，但为了进一步优化模型在特定场景下的表现，可以通过微调的方式增强模型对热词的敏感度。以下是具体操作步骤：

步骤一：准备数据集

1. 收集热词相关数据
   根据业务需求，整理包含热词的语音数据和对应的文本标注。例如，如果热词是“王晓铭”，则需要收集包含该名字的语音片段及其正确转录文本。

2. 格式化数据集
   数据集应按照模型要求的格式进行组织。参考知识库中的示例，可以将数据集格式化为JSON文件，其中每条记录包含语音文件路径和对应的文本标注。

步骤二：配置热词组

1. 新建热词组
   在智能对话分析平台中，进入“语音模型训练工具”的热词模型模块，点击“新建热词组”按钮，填写热词组名称并添加热词。

2. 验证热词效果
   在语音转文字任务中选择新建的热词组，测试热词是否能够有效提升识别准确率。如果效果不理想，可调整热词内容或重新创建热词组。

步骤三：微调模型

1. 下载基础模型
   使用ModelScope提供的API或工具下载damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404模型。例如，执行以下代码：

   from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
   snapshot_download('damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404', cache_dir='.', revision='master')
   

2. 加载数据集并启动微调
   使用LLaMA Factory或其他微调工具，加载准备好的数据集并启动微调流程。关键参数配置如下：

   • 微调方法：推荐使用LoRA（轻量化微调方法），以节约显存。
   • 学习率：建议设置为1e-4。
   • 计算类型：根据GPU型号选择bf16或fp16。
   • 梯度累计：建议设置为2。

3. 启动Web UI进行可视化操作
   如果需要更直观的操作界面，可以启动LLaMA Factory的Web UI工具，通过图形化界面完成参数配置和微调任务提交：

   export USE_MODELSCOPE_HUB=1 && \
   llamafactory-cli webui
   

步骤四：验证微调效果

1. 测试热词识别能力
   使用微调后的模型对包含热词的语音数据进行测试，评估热词识别的准确率。

2. 调整微调策略
   如果热词识别效果仍不理想，可以尝试增加热词相关的训练数据，或调整微调参数（如学习率、LoRA作用模块等）。

3. 注意事项

• 热词优先级：热词功能可能会对其他词汇的识别产生一定干扰，因此需要合理设置热词组，避免过度依赖热词。
• 模型部署：微调完成后，需将模型重新部署到生产环境，并确保服务具有公网访问权限（如需通过URL调用）。
• 资源需求：微调过程需要较高的计算资源，建议使用V100或更高显存的GPU实例。

通过上述步骤，您可以成功微调damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404模型，使其在特定场景下更好地支持热词功能。