F5-TTS项目中小规模语音数据集微调的最佳实践

数据集规模与质量对模型性能的影响

在F5-TTS语音合成项目中，当处理小规模数据集（约10小时单说话人数据）时，模型往往会出现发音准确性问题。根据实践经验，仅依靠10小时的目标说话人数据通常难以获得理想的词错误率(WER)表现，特别是当目标语言与基础模型训练语言（中文和英文）不同时。

为提高模型性能，建议采用以下策略：

1. 扩充数据集规模，可考虑加入开源语音数据集
2. 确保数据质量，包括清晰的录音和准确的文本标注
3. 对于低资源语言，数据质量比数量更为关键

超参数调优建议

针对小规模数据集的微调，超参数设置需要特别关注：

• 学习率：建议使用较小的学习率以避免过拟合
• 训练步数：1200k步数对于10小时数据可能偏多，需根据验证集表现调整
• 批次大小：根据显存容量尽可能使用较大批次
• 正则化：适当增加dropout等正则化手段防止过拟合

文本处理策略

文本标记化(tokenizer)策略对模型性能有显著影响，特别是对于非中文/英文语言：

1. 字符级(Char-level)标记化：

   • 实现简单直接
   • 适合大多数语言的基线方案
   • 对资源要求较低

2. 音节级(Syllable-level)标记化：

   • 当字符级效果不佳时考虑
   • 需要语言特定的音素-字形转换规则
   • 可能提高发音准确性

3. 混合策略：

   • 音节级结合BPE(字节对编码)
   • 平衡标记化粒度和模型效率
   • 适合复杂语言结构

数据预处理注意事项

对于语音片段处理：

• 若单个语音片段不超过30秒，可不进行分割
• 长音频建议按自然停顿点（如标点符号）分割
• 避免在单词中间分割，保持语义完整性

通过以上实践方案，即使在有限的数据条件下，也能显著提升F5-TTS模型在非中文/英文语言上的发音准确性和自然度。实际应用中需根据具体语言特性和数据情况进行调整和优化。