FunASR微调模型推理乱码问题分析与解决方案

问题现象

在使用FunASR项目进行语音识别模型微调时，用户遇到了一个典型问题：按照官方示例finetune.sh脚本在私有数据集上进行微调后，使用infer_after_finetune.sh脚本进行推理时，识别结果出现乱码。有趣的是，当注释掉++init_param参数后，推理结果却能恢复正常。

技术背景

FunASR是一个开源的语音识别框架，支持端到端的语音识别模型训练和推理。微调(Fine-tuning)是深度学习中的常见技术，指在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，以获得在该领域更好的性能。

问题分析

从用户提供的训练曲线来看，模型在微调过程中loss下降正常，准确率也有提升，说明训练过程本身没有问题。问题主要出现在推理阶段，特别是当加载微调后的模型参数时。

可能的原因包括：

1. 模型参数保存或加载时编码不一致
2. 微调后的模型结构与原始预训练模型存在不兼容
3. 配置文件中的tokenizer或frontend配置未正确更新

解决方案

1. 更新FunASR版本：首先建议用户更新到最新版本的FunASR，因为这类问题可能在新版本中已经修复。

2. 检查配置文件：确保微调后生成的config.yaml文件中：

   • tokenizer_conf.token_list指向正确的词表文件
   • frontend_conf.cmvn_file指向正确的特征归一化文件
   • 所有路径都是绝对路径或正确的相对路径

3. 参数初始化方式：当使用++init_param加载微调后的模型时，可以尝试：

   • 检查模型文件是否完整
   • 验证模型文件是否与当前FunASR版本兼容
   • 确保没有混用不同版本的模型文件

4. 完整微调流程验证：建议按照以下步骤重新进行微调和推理：

   • 使用干净的环境安装指定版本的FunASR
   • 严格按照示例流程进行微调
   • 在推理前仔细检查所有配置文件
   • 逐步加载模型参数进行调试

最佳实践建议

对于FunASR的微调使用，建议：

1. 始终使用相同版本的FunASR进行训练和推理
2. 微调后保存完整的模型和配置，包括tokenizer等辅助文件
3. 在推理前验证模型加载是否正常
4. 对于生产环境，建议进行充分的测试后再部署

通过以上方法，应该能够解决微调后模型推理乱码的问题，并确保语音识别系统在不同领域的稳定表现。