FunASR项目中英文混合音频识别问题的分析与解决

问题背景

在语音识别领域，中英文混合音频的识别一直是一个具有挑战性的任务。近期在使用FunASR项目进行模型微调(finetune)时，发现了一个影响中英文混合音频识别准确性的关键问题：当使用iic/speech_paraformer_asr_nat-zh-cn-8k-common-vocab8358-tensorflow1模型进行微调训练后，模型对包含英文词汇（如wifi、KD、IP、APP、NBA等）的音频识别结果出现异常，表现为识别结果为空。

问题现象分析

在微调训练过程中，随着训练轮次的增加，模型对英文内容的识别能力逐渐退化：

1. 初始阶段（model.pt.ep0.10000）：所有音频（包括含英文内容）都能正常识别
2. 中间阶段（model.pt.ep0之后）：部分含英文内容的音频识别结果为空
3. 后期阶段（model.pt.ep1之后）：所有含英文内容的音频识别结果均为空

值得注意的是，纯中文音频的识别在整个训练过程中保持良好，准确率较高。

技术排查过程

通过深入调试分析，发现问题根源在于数据处理阶段的文本正则化处理：

1. Tokenizer处理异常：调试发现CharTokenizer在处理训练数据时，对包含英文的标签文本进行了错误处理，将其转换为乱码或未知标记"< unk >"

2. 正则表达式缺陷：原代码中的正则表达式pattern = re.compile(r"([\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9])")存在问题，导致无法正确处理包含英文字母的文本

3. 特征提取对比：对比正常模型和异常模型的特征提取过程发现，虽然输入特征(feats和feats_len)相同，但输出结果存在显著差异

解决方案

项目团队已针对此问题发布了修复方案：

1. 修正了CharTokenizer中的正则表达式处理逻辑
2. 确保文本处理阶段能够正确识别和处理中英文混合内容
3. 更新了字符处理流程，避免将有效英文内容错误标记为未知标记

技术启示

这一问题的解决过程为我们提供了几个重要的技术启示：

1. 数据预处理的重要性：语音识别模型的性能很大程度上依赖于训练数据的预处理质量，特别是对于多语言混合场景

2. 正则表达式的精确性：在处理多语言文本时，正则表达式的设计需要充分考虑各种字符集的兼容性

3. 模型退化分析：当模型在训练过程中出现性能退化时，应从数据流的最前端开始排查，包括原始数据处理、特征提取等环节

4. 测试覆盖的必要性：在模型训练和验证过程中，需要确保测试集包含各种边界情况，如中英文混合、数字与字母混合等场景

总结

FunASR项目对中英文混合音频识别问题的修复，显著提升了模型在实际应用中的鲁棒性。这一案例也提醒开发者，在构建多语言语音识别系统时，需要特别注意数据预处理环节的设计与验证，确保模型能够正确处理各种语言混合的输入场景。