Sherpa-Onnx 项目中的中文逆文本正则化问题探讨

在语音识别后处理领域，逆文本正则化(ITN)是将识别结果中的数字、符号等转换为标准文本格式的重要环节。Sherpa-Onnx作为开源的语音识别框架，在处理中文ITN时可能会遇到"1起"、"1家"等数字与量词组合的转换问题。

问题背景分析

中文ITN过程中，数字与量词的组合转换是一个常见挑战。例如：

• "1起"应转换为"一起"
• "1家"应转换为"一家"

这类问题属于部分数字与特定量词组合的特殊转换规则，需要针对性的处理方案。

现有解决方案评估

Sherpa-Onnx当前采用有限状态转换器(FST)模型处理ITN任务。对于上述特定问题，项目维护者建议的解决方案是：

1. 后处理正则替换：在FST输出结果后，通过正则表达式进行二次处理
2. 自定义FST规则：开发者可基于开源代码自行扩展FST转换规则

技术实现考量

对于希望深入解决此类问题的开发者，需要考虑以下技术要点：

1. FST规则设计：需要理解如何构建将"1起"映射到"一起"的转换规则
2. 规则优先级：新增规则需要与现有数字转换规则协调，避免冲突
3. 上下文敏感性：确保规则只在特定语境下触发，避免过度转换

实践建议

对于实际项目中的类似问题，建议采取以下步骤：

1. 首先评估问题频率，决定是否需要专门处理
2. 对于少量特例，优先考虑简单的后处理方案
3. 对于普遍性问题，再考虑修改FST模型
4. 修改FST时，注意维护规则的通用性和可扩展性

Sherpa-Onnx作为开源框架，其ITN处理能力可以通过社区贡献不断完善。开发者可以根据实际需求选择合适的解决方案路径。