FunASR语音识别模型新增preset_spk_num参数支持

FunASR作为阿里巴巴达摩院开源的语音识别工具包，近期在其AutoModel.generate方法中新增了对preset_spk_num参数的支持，这一功能更新为语音识别中的说话人数量预设提供了更灵活的控制方式。

功能背景

在多说话人语音识别场景中，准确识别音频中包含的说话人数量是一个重要但具有挑战性的任务。传统的语音识别系统通常需要自动检测说话人数量，但在某些特定应用场景下，用户可能已经预先知道音频中包含的确切说话人数量。这时，为系统提供这一先验信息可以显著提高识别准确性。

参数详解

preset_spk_num参数允许用户在调用AutoModel.generate方法时，预先指定音频中预期的说话人数量。这一参数主要作用于说话人分离和识别模块，能够：

1. 优化说话人分离算法的性能
2. 减少说话人数量自动检测可能带来的误差
3. 在已知场景下提供更稳定的识别结果

使用方法

要使用这一功能，用户只需在调用generate方法时添加preset_spk_num参数即可。例如，当处理一个包含2个说话人的音频时，可以这样设置：

res = model.generate(
    input="音频文件路径.wav",
    preset_spk_num=2
)

技术实现原理

在底层实现上，FunASR通过以下方式利用preset_spk_num参数：

1. 说话人特征提取阶段：使用预设的说话人数量来初始化聚类算法
2. 语音活动检测：结合说话人数量信息优化分割点检测
3. 后处理阶段：根据预设数量调整置信度阈值和决策边界

适用场景

这一功能特别适用于以下场景：

1. 电话会议系统（通常知道参与者数量）
2. 访谈录音（主持人+嘉宾的固定模式）
3. 客服对话（通常为1对1对话）
4. 任何说话人数量已知的语音处理任务

性能考量

需要注意的是，正确设置preset_spk_num参数可以提升识别性能，但错误设置（如设置数量与实际不符）可能导致识别质量下降。因此建议：

1. 在说话人数量确实已知时使用此参数
2. 不确定时可以尝试不设置该参数，让系统自动检测
3. 可以通过实验比较设置与不设置时的识别效果

总结

FunASR新增的preset_spk_num参数为语音识别系统提供了更精细的控制能力，特别是在多说话人场景下。这一功能的加入使得FunASR能够更好地适应各种实际应用场景，为用户提供更灵活的配置选项和更准确的识别结果。