FunASR中SeACo-Paraformer模型复现结果差异分析

在语音识别领域，热词增强技术是提升特定领域识别准确率的重要手段。FunASR项目中的SeACo-Paraformer模型作为一款支持热词增强的大规模语音识别模型，在实际应用中可能会遇到复现结果与论文宣称性能存在差异的情况。本文将深入分析可能导致这种差异的技术原因，并提供正确的模型使用方法。

模型性能差异的核心原因

通过分析发现，性能差异主要源于两个关键因素：

1. 测试数据集差异：SeACo-Paraformer论文中的测试结果并非基于完整的Aishell-1开发集，而是通过NER技术筛选出的包含热词的子集。这个子集更专注于评估模型的热词识别能力。

2. API调用方式差异：直接使用modelscope pipeline调用热词模型时存在已知bug，可能导致热词功能未能正确生效，这是造成性能差异的技术主因。

正确的模型调用方法

要准确复现论文结果，推荐使用以下Python脚本调用方式：

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",
    model_revision="v2.0.4",
    device="cuda:0"
)

res = model.generate(
    input="dev_hw.scp",
    hotword='hotword.txt',
    batch_size_s=300
)

这种方法可以确保：

• 热词功能正常加载
• 批处理大小优化
• GPU加速支持

典型性能指标

使用上述方法在标准测试集上可获得如下性能指标：

• 开发集：CER=1.98%，召回率/精确率/F1值分别为0.935/0.986/0.960
• 测试集：CER=2.24%，召回率/精确率/F1值分别为0.936/0.982/0.959

使用注意事项

1. 避免同时使用VAD模型，可能引入微小差异
2. 确保热词文件格式正确
3. 根据硬件配置调整batch_size_s参数
4. 使用指定版本(v2.0.4)的模型

总结

正确理解测试数据集范围和掌握API调用方式是复现SeACo-Paraformer模型性能的关键。对于热词增强型ASR模型，特别需要注意热词功能的正确加载。FunASR项目团队将持续优化模型易用性，建议开发者关注项目更新以获取最佳实践。