FunASR语音识别中长音频处理与说话人聚类问题分析

问题背景

在使用FunASR进行长音频文件转写时，用户遇到了一个与说话人聚类相关的技术问题。当处理时长接近3小时的WAV或MP3音频文件时，系统会抛出"ufunc 'correct_alternative_cosine' did not contain a loop with signature matching types"错误，导致转写失败。有趣的是，当将MP3文件分割为三部分后可以正常处理，但WAV文件分割后仍然存在问题。

技术细节分析

错误根源

核心错误出现在说话人聚类处理阶段，具体是在UMAP降维和HDBSCAN聚类过程中。错误信息表明系统在处理浮点32位数据时，无法找到匹配的"correct_alternative_cosine"函数实现。这通常与numpy和pynndescent库之间的兼容性问题有关。

音频格式影响

WAV(PCM_S16LE)和MP3两种格式表现出不同的行为：

• WAV文件(984MB)无论是否分割都会失败
• MP3文件(164MB)完整文件会失败，但分割后可以成功

这表明问题不仅与文件大小有关，还与音频编码格式和特征提取过程相关。PCM编码的WAV文件可能在某些处理环节产生了与MP3不同的特征表示。

解决方案

版本升级

用户最终通过升级FunASR到新版本解决了问题。新版本可能包含以下改进：

1. 更新了说话人聚类算法实现
2. 修复了numpy数据处理流程中的兼容性问题
3. 优化了长音频处理的内存管理

参数调整

添加preset_spk_num参数也是一个有效的解决方案。这个参数预先设定了说话人数量，可以：

1. 减少聚类算法的计算复杂度
2. 避免自动聚类过程中的数值不稳定
3. 提高长音频处理的成功率

最佳实践建议

对于长音频处理，建议采取以下策略：

1. 文件预处理：

   • 将长音频分割为30-60分钟的片段
   • 优先使用MP3等压缩格式减少内存占用
   • 确保音频采样率与模型要求一致

2. 参数配置：

   • 合理设置batch_size_s控制内存使用
   • 明确指定preset_spk_num提高稳定性
   • 根据场景调整VAD(语音活动检测)参数

3. 环境管理：

   • 保持FunASR和相关依赖库为最新版本
   • 确保CUDA/cuDNN版本兼容
   • 为长音频处理分配足够的内存资源

技术原理延伸

说话人聚类是语音处理中的重要环节，FunASR中使用的CAMP++模型结合了以下技术：

1. 声纹特征提取：将语音转换为固定维度的嵌入向量
2. UMAP降维：将高维特征映射到低维空间便于聚类
3. HDBSCAN聚类：基于密度的层次聚类算法，自动确定说话人数量

长音频处理失败通常是由于：

• 内存不足导致特征矩阵处理异常
• 降维过程中的数值稳定性问题
• 聚类算法对大规模数据的适应性限制

通过版本升级和参数优化，可以有效缓解这些问题，提高系统鲁棒性。