FunASR 中文本与时间戳对齐问题的解决方案

问题背景

在使用 FunASR 进行视频字幕生成时，开发者经常遇到一个常见问题：识别得到的文本长度与时间戳长度不一致。这种情况会导致后续处理（如字幕时间轴对齐）出现困难。

问题分析

通过分析用户反馈和代码示例，我们发现问题的核心在于：

1. 标点符号的影响：FunASR 输出的文本包含标点符号，但这些标点符号没有对应的时间戳信息
2. 时间戳粒度：默认情况下，时间戳对应的是词语级别，而文本输出可能包含额外的标点符号

解决方案

方法一：使用 sentence_timestamp 参数

最简单的解决方案是在调用模型时设置 sentence_timestamp=True 参数。这会确保输出的时间戳与完整句子对齐，而不是单个词语。

model = AutoModel(model="paraformer-zh",
                 vad_model="fsmn-vad",
                 punc_model="ct-punc")
res = model.generate(input=video_path,
                    batch_size_s=300,
                    sentence_timestamp=True)

方法二：后处理文本对齐

如果需要词语级别的时间戳对齐，可以采用以下处理流程：

1. 去除文本中的标点符号
2. 确保去除标点后的文本与时间戳长度一致

import re
from zhon.hanzi import punctuation
import string

# 准备中英文标点符号集合
punctuation_zh = punctuation
punctuation_en = string.punctuation
punctuation_str = punctuation_zh + punctuation_en

# 去除标点符号
raw_text = re.sub('[' + punctuation_str + ']', '', text)

# 验证长度
assert len(raw_text) == len(timestamp), "文本与时间戳长度不匹配"

注意事项

1. 标点符号处理：不同语言的标点符号需要分别处理，特别是中英文混合场景
2. 时间戳精度：词语级别的时间戳精度更高，但处理复杂度也更高
3. 模型选择：根据需求选择合适的模型配置，平衡精度与效率

最佳实践建议

1. 对于字幕生成场景，推荐使用 sentence_timestamp=True 参数
2. 如果需要词语级别的对齐，建议在去除标点后添加验证步骤
3. 考虑使用 FunASR 内置的标点模型，确保输出的一致性

通过以上方法，开发者可以有效地解决 FunASR 中文本与时间戳对齐的问题，为视频字幕生成等应用提供可靠的技术支持。