Sherpa-Onnx项目中CTC解码的热词校正方案解析

背景介绍

在语音识别(ASR)系统中，基于CTC(Connectionist Temporal Classification)解码的模型如SenseVoice经常遇到一个典型问题：识别结果虽然发音正确，但输出的文字并非用户期望的特定词汇。这种情况在专业术语、人名、地名等特定场景下尤为常见。

热词校正技术原理

热词(Hotwords)校正技术是解决上述问题的有效方案。其核心思想是通过为识别系统提供一组优先考虑的词汇列表，在解码过程中对这些词汇给予更高的权重，从而引导模型在遇到同音字或多候选结果时，优先输出用户期望的词汇。

Sherpa-Onnx的热词实现

Sherpa-Onnx项目已经实现了完善的热词校正功能。该功能通过以下方式工作：

1. 权重调整机制：在解码过程中，对热词列表中的词汇赋予更高的得分权重
2. 灵活配置：支持通过文本文件或程序内列表两种方式提供热词
3. 实时处理：能够在推理过程中动态调整热词权重，适应不同场景需求

实际应用方案

对于使用Whisper等模型进行语音识别的开发者，可以采用以下步骤实现热词校正：

1. 模型转换：将训练好的模型(如Whisper)导出为ONNX格式
2. 热词准备：根据应用场景准备包含期望词汇的热词列表
3. 集成校正：使用Sherpa-Onnx的Python API加载模型并应用热词校正功能

技术优势

Sherpa-Onnx的热词校正方案具有以下优势：

• 兼容性强：支持多种ASR模型架构
• 性能高效：在保持实时性的同时实现词汇校正
• 配置灵活：支持动态调整热词权重和列表
• 易于集成：提供简洁的Python API接口

总结

通过Sherpa-Onnx的热词校正功能，开发者可以显著提升语音识别系统在特定场景下的准确率，特别是在处理专业术语、品牌名称等需要精确输出的场景。该方案为基于CTC解码的ASR系统提供了有效的后处理优化手段。