FunASR项目中微调Paraformer模型后计算字错率的方法

在语音识别领域，Paraformer是一种基于Transformer架构的端到端语音识别模型，具有较高的识别准确率和实时性。FunASR项目提供了Paraformer模型的实现和微调工具，其中字错率(CER)是评估语音识别模型性能的重要指标。

字错率计算原理

字错率(CER)是衡量语音识别系统性能的核心指标，其计算公式为：

CER = (S + D + I) / N

其中：

• S代表替换错误数(Substitutions)
• D代表删除错误数(Deletions)
• I代表插入错误数(Insertions)
• N代表参考文本的总字数

CER值越小，表示识别结果与真实文本的差异越小，模型性能越好。

FunASR中计算CER的方法

在FunASR项目中，计算微调后Paraformer模型的CER主要参考aishell/paraformer/run.sh脚本中的stage5部分。该阶段通常包含以下关键步骤：

1. 生成识别结果：使用微调后的模型对测试集进行推理，得到识别文本
2. 准备参考文本：确保参考文本与音频文件一一对应
3. 对齐计算：使用动态规划算法将识别文本与参考文本进行对齐
4. 统计错误：统计替换、删除和插入错误的数量
5. 计算CER：根据统计结果计算最终的字错率

实际操作建议

对于使用FunASR项目的用户，计算CER时应注意：

1. 确保测试集具有高质量的参考文本
2. 预处理步骤(如分词、标点处理)应与训练时保持一致
3. 对于中文语音识别，建议使用字符级别的CER计算
4. 可考虑使用更细粒度的错误分析，如按词频或发音相似度分类错误

通过准确计算CER，开发者可以客观评估Paraformer模型微调后的性能改进，为进一步优化提供数据支持。