Whisper-Diarization项目在越南语语音数据上的性能优化方案

引言

在语音识别和说话人分离领域，whisper-diarization项目是一个基于Whisper模型的开源解决方案。近期有用户反馈该项目在处理越南语电话对话数据时表现不佳，特别是与旧版WhisperX相比时。本文将深入分析问题原因并提供针对越南语优化的技术方案。

核心问题分析

项目在越南语电话数据上表现不佳主要涉及两个技术层面：

1. CTC对齐模型适配性不足：默认的CTC对齐模型可能没有针对越南语进行优化，导致语音对齐准确率下降。

2. 说话人分离模型配置问题：NeMo MSDD模型的默认配置可能不适合越南语电话场景的特点。

技术优化方案

1. CTC对齐模型替换

对于越南语语音数据，建议替换为经过越南语优化的wav2vec模型：

• 需要修改diarize.py文件中的load_alignment_model函数
• 选择适合越南语的预训练wav2vec模型
• 确保新模型的输入输出格式与现有流程兼容
• 可能需要调整采样率和特征提取参数

2. NeMo MSDD模型配置优化

说话人分离模型的配置位于项目的配置文件中，针对越南语电话场景可调整以下参数：

• 说话人数量设置（越南语电话通常为2人对话）
• 语音活动检测(VAD)阈值
• 说话人嵌入维度
• 上下文窗口大小
• 聚类算法参数

实施建议

1. 分阶段验证：先单独测试CTC对齐模型的性能，再测试说话人分离模型

2. 数据预处理：确保越南语电话数据的采样率和格式符合模型要求

3. 参数调优：采用网格搜索或贝叶斯优化方法寻找最佳参数组合

4. 性能评估：使用越南语特定的语音识别评估指标

结论

通过替换越南语优化的CTC对齐模型和调整说话人分离配置参数，可以显著提升whisper-diarization项目在越南语电话数据上的表现。实施时需要注意模型兼容性和参数调优的科学性，建议采用渐进式优化策略。