Distil-Whisper长格式评估脚本问题分析与解决方案

问题背景

在Distil-Whisper项目的训练流程中，run_long_form_eval.py脚本用于对长格式音频进行模型评估。用户在使用TED-LIUM数据集运行评估脚本时遇到了两个关键问题，这些问题影响了评估流程的正常执行。

问题一：数据集配置错误

原始脚本中指定了数据集配置名为"all"，但TED-LIUM数据集实际上只提供了"default"配置。这导致系统抛出ValueError异常，提示找不到请求的配置。

根本原因： TED-LIUM数据集的构建配置较为简单，不像某些多配置数据集那样提供多种配置选项。脚本中的"all"配置名假设过于宽泛，未能适配所有数据集的实际配置情况。

解决方案： 将数据集配置名从"all"修改为"default"，这是TED-LIUM数据集实际提供的唯一配置选项。这一修改确保了脚本能够正确识别和加载数据集。

问题二：参考文本键缺失

修改配置名后，脚本在尝试访问样本的"reference"键时又遇到了KeyError。这表明TED-LIUM数据集的样本结构中并不包含名为"reference"的字段。

深入分析： 在语音识别评估中，通常需要将模型输出与参考文本(ground truth)进行对比。不同数据集对参考文本的字段命名可能不同，有些使用"text"，有些使用"transcript"，而TED-LIUM数据集可能有其特有的命名方式。

解决方案： 需要检查TED-LIUM数据集的实际结构，确定参考文本存储的具体字段名。可能的解决方案包括：

1. 修改脚本以使用数据集实际的参考文本字段名
2. 在数据加载阶段对字段名进行映射转换
3. 预处理数据集以添加标准化的"reference"字段

技术建议

对于语音识别评估流程的开发，建议：

1. 数据集兼容性：评估脚本应设计为能够适配不同数据集的结构差异，可以通过配置文件或参数指定关键字段名。

2. 错误处理：增加健壮的错误处理机制，当遇到未知字段时提供有意义的错误提示，而不是直接抛出异常。

3. 文档说明：在项目文档中明确说明支持的数据集及其所需结构，帮助用户正确准备数据。

4. 预处理脚本：提供数据预处理工具，将不同来源的数据集转换为评估所需的统一格式。

总结

Distil-Whisper的长格式评估功能在处理特定数据集时会遇到兼容性问题。通过理解数据集的实际结构和评估脚本的需求，可以找到合适的解决方案。这类问题的解决不仅需要技术上的调整，也需要在项目设计阶段考虑更全面的兼容性策略。