FunASR项目中无人声音频处理时的标点模型报错分析
2025-05-24 12:12:59作者:房伟宁
问题背景
在语音识别系统FunASR中,当处理无人声音频时,如果配置了标点预测模型(punc_model),系统会出现运行时错误。具体表现为当音频中没有检测到人声时,系统仍然尝试对标点模型进行推理,导致类型不匹配的异常。
错误现象
使用FunASR的AutoModel处理无人声音频时,系统抛出以下错误:
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have one of the following scalar types: Long, Int; but got torch.cuda.DoubleTensor instead (while checking arguments for embedding)
技术分析
错误根源
-
空文本处理逻辑不完善:当VAD(语音活动检测)未检测到人声时,系统生成一个包含单个空格的文本(" "),其长度为1,而非空字符串。
-
标点模型处理流程:当前代码逻辑中,只要文本长度不为0,就会进入标点预测分支。对于单个空格的文本,系统仍然会尝试进行标点预测,导致类型不匹配错误。
-
张量类型问题:标点模型期望输入的张量类型为Long或Int,但实际接收到的是Double类型的张量。
现有代码逻辑
if self.punc_model is not None:
if not len(result["text"]): # 检查文本长度是否为0
if return_raw_text:
result['raw_text'] = ''
else:
self.punc_kwargs.update(cfg)
punc_res = self.inference(result["text"], model=self.punc_model, kwargs=self.punc_kwargs, **cfg)
raw_text = copy.copy(result["text"])
if return_raw_text: result['raw_text'] = raw_text
result["text"] = punc_res[0]["text"]
else:
raw_text = None
解决方案建议
方案一:完善空文本检测
修改空文本检测逻辑,不仅要检查长度,还要检查实际内容:
if self.punc_model is not None:
if not result["text"].strip(): # 使用strip()去除空白字符后检查
if return_raw_text:
result['raw_text'] = ''
else:
# 原有处理逻辑
方案二:修改文本生成逻辑
在VAD未检测到人声时,直接生成空字符串而非单个空格:
# 在生成result["text"]的地方修改
result["text"] = "" if no_speech else recognized_text
方案三:类型转换保障
在标点模型推理前确保输入张量类型正确:
if self.punc_model is not None and result["text"].strip():
# 确保输入类型转换
input_tensor = input_tensor.long() # 或.int()
# 后续处理
最佳实践建议
-
边界条件处理:在语音识别系统中,应该充分考虑各种边界情况,包括但不限于:
- 完全无声的音频
- 仅包含环境噪声的音频
- 极短语音片段
- 低质量录音
-
类型安全检查:在模型推理前,应该添加输入数据的类型检查,确保符合模型要求。
-
日志记录:对于异常情况(如空文本输入)应该记录适当的日志,便于问题追踪。
总结
FunASR在处理无人声音频时出现的标点模型错误,本质上是边界条件处理不完善导致的。通过改进空文本检测逻辑或修改文本生成策略,可以有效地解决这一问题。这也提醒我们在开发语音处理系统时,需要特别注意各种边界情况的处理,确保系统的鲁棒性。
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