modelscope-funasr的vad这个模型 热词出不来，怎么办？

在使用 modelscope-funasr 的 VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）模型时，如果发现热词无法正常生效，但加入 VAD 后识别准确率较高，而去掉 VAD 后识别效果变差，这可能是由于以下几个原因导致的。以下是详细的分析和解决方法：

1. VAD 对语音段的影响

VAD 模型的作用是区分语音段和非语音段（如静音或噪音）。如果热词无法正常生效，可能是因为 VAD 切分的语音段过短或不完整，导致热词未能被正确匹配。

解决方法：

• 调整 VAD 参数：通过设置 speech_noise_threshold 参数来优化 VAD 的灵敏度。

  • 参数区间为 [-1, 1]，取值越小越灵敏，可能会将更多噪音误识别为语音；取值越大则更严格，可能导致部分语音段被忽略。
  • 示例代码（Java）：

  transcriber.addCustomedParam("speech_noise_threshold", 0.6);
  

  • 如果发现热词仍然无法生效，可以尝试逐步调整该值（如 0.5、0.2 或 -0.2），找到最佳平衡点。

• 检查语音段完整性：确保 VAD 切分后的语音段包含完整的热词内容。如果语音段被过度切分，建议适当降低 VAD 的灵敏度。

2. 热词配置问题

热词的生效依赖于正确的配置和权重设置。如果热词未正确添加或权重不足，可能导致其在识别过程中被忽略。

解决方法：

• 确认热词是否已正确添加：

  • 热词只能包含汉字，且每个词最多不超过 10 个字。例如，“银税e贷”需要转换为“银税易贷”。
  • 使用 DashScope SDK 增删查改热词，确保热词表已成功创建并关联到对应的语音识别模型。
  • 示例代码（Python）：

    service = VocabularyService(api_key="your-dashscope-apikey")
    vocabulary = [{"word": "银税易贷", "weight": 5}]
    vocabulary_id = service.create_vocabulary(target_model="latest", prefix="custom", vocabulary=vocabulary)
    

• 调整热词权重：

  • 热词支持权重设置，权重越高，优先级越高。如果热词效果不佳，可以通过 API 调整权重。
  • 示例代码（Java）：

  VocabularyService service = new VocabularyService("your-dashscope-apikey");
  JsonArray vocabulary = new JsonArray();
  vocabulary.add(new JsonObject().put("word", "银税易贷").put("weight", 10));
  service.updateVocab(vocabulary_id, vocabulary);
  

3. 语言模型与热词的协同优化

热词的效果还受到语言模型的影响。如果语言模型对特定领域的词汇覆盖不足，即使添加了热词，也可能无法显著改善识别效果。

解决方法：

• 使用定制语言模型：

  • 针对业务相关词汇（如“银税e贷”），可以通过自学习平台训练定制语言模型。
  • 将业务相关的语料（如“银税e贷是什么”、“如何办理银税e贷”）加入训练语料中，并尽可能对词汇进行泛化。
  • 如果某些关键词依然识别不准，可以通过复制多行或提高模型权重的方式进一步加强。

• 结合白名单优化（适用于专有云环境）：

  • 在专有云环境中，可以通过 ASR 的白名单功能优化特定词汇的识别效果。
  • 编辑 service/resource/asr/default/models/nn_itn/correct.list 文件，按预定格式设置误识别文本和正确文本。例如：

  银税一袋 银税易贷
  

  • 注意：此操作需要重启 ASR 服务才能生效。

4. 上下文断句的影响

VAD 的引入可能会影响上下文断句的效果，从而间接影响热词的识别。

解决方法：

• 启用语义断句：

  • 默认情况下，VAD 断句可能无法充分考虑上下文信息。可以通过设置参数 enable_semantic_sentence_detection 为 true 来启用语义断句。
  • 示例代码（实时识别场景）：

  request->setPayloadParam("enable_semantic_sentence_detection", true);
  

• 开启中间结果：

  • 实时场景中，语义断句需要配合中间结果使用。请确保参数 enable_intermediate_result 已开启。

5. 其他注意事项

• 采样率一致性：确保音频文件的实际采样率、调用时设置的采样率参数以及 ASR 模型的采样率保持一致。例如，8kHz 的语音数据应使用支持 8kHz 的模型。
• 音频质量：高质量的音频输入是提高识别准确性的前提。建议检查音频设备和环境，避免因噪音或失真影响识别效果。

总结

针对 modelscope-funasr 的 VAD 模型热词无法生效的问题，建议从以下方面逐一排查和优化： 1. 调整 VAD 参数（如 speech_noise_threshold）以确保语音段完整性。 2. 确认热词是否正确添加并调整权重。 3. 使用定制语言模型或白名单功能优化特定词汇的识别效果。 4. 启用语义断句和中间结果以改善上下文理解。 5. 检查采样率和音频质量，确保基础配置无误。

通过以上步骤，您应该能够有效解决热词无法生效的问题，同时保持 VAD 模型的高识别准确率。