SenseVoice微调实战：30分钟搞定行业数据适配，彻底解决长尾样本识别难题

2026-02-04 04:18:48作者：滑思眉Philip

还在为特定行业术语识别不准而头疼？专业场景下的语音识别总是出现"长尾样本"问题？SenseVoice的微调功能让你30分钟内完成模型适配，精准识别行业专属词汇！

通过本教程，你将获得：

✅ 快速上手SenseVoice微调全流程
✅ 掌握行业数据准备规范
✅ 理解关键参数配置技巧
✅ 解决实际业务场景识别痛点

为什么需要微调？🤔

SenseVoice虽然支持50+语言和多种语音任务，但在特定行业场景中仍会遇到"长尾样本"问题。比如：

医疗行业的专业药品名称
法律领域的法条术语
金融行业的专业词汇
地方方言和口音变化

微调能让模型更好地理解你的业务场景，识别准确率提升明显！

数据准备：格式决定成败

微调的第一步是准备训练数据。SenseVoice使用JSONL格式，每条数据包含多个关键字段：

{
  "key": "音频唯一ID",
  "text_language": "<|zh|>", 
  "emo_target": "<|NEUTRAL|>",
  "event_target": "<|Speech|>",
  "with_or_wo_itn": "<|withitn|>",
  "target": "转录文本内容",
  "source": "音频文件路径", 
  "target_len": 文本长度,
  "source_len": 音频帧数
}

完整示例参考：data/train_example.jsonl

一键微调：配置即所得

SenseVoice提供了开箱即用的微调脚本：finetune.sh

关键配置参数说明：

CUDA_VISIBLE_DEVICES：指定GPU设备
model_name_or_model_dir：模型名称或路径
train_data/val_data：训练和验证数据路径
output_dir：输出目录
deepspeed_config：DeepSpeed配置 deepspeed_conf/ds_stage1.json

三步完成微调 🚀

步骤1：环境准备

git clone https://github.com/alibaba/FunASR.git
cd FunASR
pip3 install -e ./

步骤2：数据转换

使用sensevoice2jsonl工具将原始数据转换为JSONL格式：

sensevoice2jsonl \
++scp_file_list='["train_wav.scp", "train_text.txt"]' \
++data_type_list='["source", "target"]' \
++jsonl_file_out="train.jsonl" \
++model_dir='iic/SenseVoiceSmall'