FunASR项目微调实践：解决长文本与流式模型适配问题

背景介绍

FunASR是阿里巴巴达摩院推出的开源语音识别工具包，提供了多种预训练模型供开发者使用。在实际应用中，开发者经常需要对预训练模型进行微调以适应特定场景。本文针对FunASR 1.0版本中微调长文本模型和流式模型时遇到的问题进行分析，并提供解决方案。

问题现象

在使用FunASR 1.0.14和ModelScope 1.12.0进行模型微调时，开发者发现：

1. 整句模型(damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch)可以正常微调
2. 长文本模型(damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404)微调时报错
3. 流式模型(damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online)微调时也报错

错误分析

长文本模型错误

长文本模型微调时出现的错误主要与模型结构不匹配有关。错误信息表明在加载预训练模型时，某些层的参数形状与预期不符，导致无法正确加载模型权重。

流式模型错误

流式模型微调时的错误则与模型的前向传播过程相关。错误提示显示在计算过程中出现了维度不匹配的问题，这通常是由于输入数据的处理方式与模型预期不一致导致的。

解决方案

针对上述问题，FunASR团队已经发布了修复方案。开发者需要注意以下几点：

1. 版本兼容性：确保使用的FunASR和ModelScope版本相互兼容
2. 配置文件调整：针对不同类型的模型，需要调整相应的配置文件参数
3. 数据预处理：长文本和流式模型对输入数据的处理有特殊要求，需要按照规范准备数据

实践建议

1. 对于长文本模型微调，建议检查输入数据的最大长度设置
2. 流式模型微调时，需要注意分块处理的参数配置
3. 建议参考官方文档中的微调教程，了解不同类型模型的具体微调方法
4. 在微调前，先使用小批量数据进行测试，确保模型能够正常加载和运行

总结

FunASR提供了强大的语音识别能力，但在微调不同类型模型时需要注意各自的特性和要求。通过理解模型结构差异和正确处理输入数据，开发者可以成功完成各种场景下的模型微调任务。