FunASR项目中热词与时间戳功能共存的技术实现方案

背景介绍

在语音识别系统中，热词(hotword)和时间戳(timestamp)是两个非常重要的功能特性。热词功能可以提升特定词汇的识别准确率，而时间戳则能够标记每个识别词汇在音频中的具体时间位置。然而在FunASR项目的实际使用中，用户发现这两个功能似乎存在互斥现象。

问题现象

用户在使用FunASR的Docker镜像时发现：

1. 当不启用VAD(语音活动检测)功能时，热词功能可以正常工作，但无法获取时间戳信息
2. 当启用VAD功能后，时间戳功能正常，但热词功能却失效了

这种功能互斥现象给需要同时使用这两个特性的用户带来了困扰。

技术原理分析

经过深入分析，我们发现这种现象与FunASR的模型架构设计有关：

1. 基础模型限制：默认的paraformer-large模型虽然支持热词功能，但其时间戳预测能力有限
2. VAD的影响：VAD模块的引入会改变音频分段处理方式，可能干扰热词模块的工作机制
3. 模型选择：不同模型对各项功能的支持程度存在差异，需要选择合适的模型组合

解决方案

要实现热词和时间戳功能的共存，可以采用以下技术方案：

方案一：使用专用模型

推荐使用seaco_paraformer模型，该模型在设计上同时支持热词增强和时间戳预测。但需要注意：

1. 默认的ONNX转换版本可能不包含时间戳预测功能
2. 需要修改ONNX转换代码以保留时间戳预测能力
3. 在C++推理代码中也需要做相应调整

方案二：优化模型组合配置

通过合理的模型组合配置，也可以实现功能共存：

bash run_server.sh \
  --download-model-dir /workspace/models \
  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
  --model-dir damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
  --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \
  --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
  --hotword /workspace/models/hotwords.txt

这种配置组合了时间戳模型和语言模型，能够同时支持时间戳和热词功能。

实施建议

1. 模型选择：优先考虑专门设计支持多功能的模型，如seaco_paraformer
2. 自定义转换：对于需要特殊功能的场景，可以自行转换模型格式并保留所需功能
3. 测试验证：任何配置变更后都应进行充分测试，确保各项功能正常工作
4. 性能考量：多功能模型可能会增加计算开销，需要平衡功能需求和资源消耗

总结

FunASR作为先进的语音识别框架，通过合理的模型选择和配置，完全能够实现热词和时间戳功能的共存。关键在于理解不同模型的特性和限制，并根据实际需求选择最适合的技术方案。对于有特殊需求的场景，还可以通过模型定制和代码修改来实现更复杂的功能组合。