FunASR项目中的语音识别模型使用问题解析

问题背景

FunASR是一个开源的语音识别框架，提供了多种语音处理功能。近期有用户在使用Paraformer分角色语音识别模型时遇到了报错问题，该模型是FunASR框架中的一个中文通用语音识别模型。

问题现象

用户在使用iic/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn模型时，按照官方示例代码执行后出现了KeyError: 'raw_text'的错误。错误发生在调用inference_pipeline处理音频输入时，表明在处理语音识别结果的某个环节出现了数据格式不匹配的问题。

技术分析

从错误堆栈来看，问题出现在FunASR的自动模型处理流程中。当模型尝试访问结果字典中的'raw_text'键时，发现该键不存在。这种情况通常表明：

1. 语音识别处理流程中的某个环节未能正确生成预期的输出格式
2. 模型版本与处理代码之间存在兼容性问题
3. 输入音频可能不符合处理要求

解决方案

FunASR团队已经确认并修复了此问题。用户可以通过以下两种方式解决：

方法一：更新FunASR版本

最简单的解决方法是更新FunASR到最新版本，该版本已经包含了对此问题的修复。

方法二：使用AutoModel接口

FunASR团队推荐使用更现代的AutoModel接口替代原有的pipeline方式。新的接口提供了更简洁的调用方式和更好的兼容性：

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4",
                  vad_model="fsmn-vad", vad_model_revision="v2.0.4",
                  punc_model="ct-punc-c", punc_model_revision="v2.0.4")

res = model.generate(input="example.wav", 
                     batch_size_s=300, 
                     hotword='关键词')
print(res)

最佳实践建议

1. 模型选择：对于中文语音识别任务，paraformer-zh是一个多功能ASR模型，可以根据需要选择是否启用VAD(语音活动检测)、PUNC(标点预测)或SPK(说话人识别)功能。

2. 参数配置：batch_size_s参数控制批处理大小，应根据实际硬件配置调整；hotword参数可用于指定需要特别关注的关键词，提高识别准确率。

3. 输入处理：确保输入音频格式为16kHz采样率的单声道WAV文件，这是大多数语音识别模型的默认要求。

总结

FunASR作为一款功能强大的语音识别框架，其模型和接口在不断优化中。遇到类似问题时，建议首先检查框架版本是否为最新，其次考虑使用推荐的AutoModel接口替代旧有的pipeline方式。这种现代化的接口设计不仅解决了兼容性问题，还提供了更简洁的API和更灵活的功能配置选项。