modelscope-funasr基于paraformer微调了粤语试了下，效果不太理想。怎么调整？

在使用ModelScope-FunASR基于Paraformer微调粤语模型时，如果效果不理想，可以从以下几个方面进行调整和优化：

1. 检查数据质量和数量

• 数据质量：确保用于微调的粤语语音数据具有高清晰度，避免背景噪声、混响或其他干扰因素。低质量的数据会直接影响模型的性能。
• 数据多样性：粤语有多种方言变体（如广府话、潮汕话等），确保训练数据覆盖目标场景中的主要方言变体。
• 数据量：微调需要足够的数据量。建议至少准备数千小时的高质量标注数据，以保证模型能够充分学习粤语的特征。

2. 热词定制与管理

• 如果某些特定词汇（如专有名词或行业术语）识别效果较差，可以通过热词定制来提升识别准确率。
• 热词列表是一个以热词文本为Key、热词权重为Value的字典。对于粤语热词，可以设置较高的权重（范围为[1, 5]）以提高其识别概率。

• 使用AsrPhraseManager类管理热词，具体操作如下：

  from dashscope.audio.asr import AsrPhraseManager
  
  # 创建热词管理器
  phrase_manager = AsrPhraseManager()
  
  # 添加热词
  phrase_manager.add_phrase("热词文本", weight=5)  # 权重范围为[1, 5]
  

• 注意：热词功能仅支持部分Paraformer模型（如paraformer-v2）。请确认使用的模型是否支持热词功能。

3. 调整模型参数

• 语言提示（language_hints）：在多语言场景下，明确指定语言代码可以帮助模型更好地聚焦于目标语言。例如：

  TranscriptionParam.builder()
    .parameter("language_hints", ["yue"])  # 指定粤语
    .build()
  

  这一参数仅对支持多语言的模型（如paraformer-v2）生效。

• 语义断句（semantic_punctuation_enabled）：如果模型在断句上表现不佳，可以尝试关闭语义断句功能，改用VAD（Voice Activity Detection）断句。例如：

  {
  "semantic_punctuation_enabled": false,
  "max_sentence_silence": 800  // 设置静音阈值为800ms
  }
  

  此功能仅适用于v2系列模型。

4. 优化音频预处理

• 采样率匹配：确保输入音频的采样率与模型要求一致。例如，paraformer-realtime-v1仅支持16kHz采样率，而paraformer-realtime-8k-v1仅支持8kHz采样率。
• 格式转换：将音频文件转换为模型支持的格式（如wav、mp3等），并确保编码格式正确。
• 降噪处理：对音频进行降噪处理，减少背景噪声对识别结果的影响。

5. 模型选择与版本更新

• 选择适合的模型：根据业务需求选择合适的Paraformer模型。例如：
  • 如果需要支持粤语和其他语言混合识别，建议使用paraformer-v2或paraformer-mtl-v1。
  • 如果仅需支持粤语，可以选择paraformer-realtime-v2或paraformer-v2。
• 更新到最新版本：确保使用的是最新版本的Paraformer模型，因为新版本通常包含性能改进和错误修复。

6. 高并发场景下的性能优化

• 如果在高并发场景下使用Paraformer实时语音识别服务，建议优化连接池和对象池的配置。例如：
  • 对于4核8GiB的服务器，推荐配置连接池大小为2000，对象池大小为500。
  • 通过环境变量设置连接池参数：

  export DASHSCOPE_CONNECTION_POOL_SIZE=2000
  export DASHSCOPE_MAXIMUM_ASYNC_REQUESTS=2000
  

  这些优化措施可以降低WebSocket连接的资源消耗，提高并发性能。

7. 敏感词过滤与语气词处理

• 如果识别结果中包含不必要的语气词（如“啊”、“嗯”等），可以启用语气词过滤功能：

  {
  "disfluency_removal_enabled": true
  }
  

• 对于敏感词，可以通过specialWordFilter参数进行过滤或替换。例如：

  {
  "specialWordFilter": "replace_with_asterisk"
  }
  

8. 进一步调试与反馈

• 日志分析：启用详细的日志记录功能，分析识别失败的具体原因。
• 联系技术支持：如果经过上述调整后效果仍不理想，可以联系阿里云技术支持团队，提供具体的音频样本和问题描述，以便进一步优化模型。

通过以上步骤，您可以系统性地优化ModelScope-FunASR基于Paraformer微调的粤语识别效果。希望这些建议能帮助您解决问题！