FunASR项目中热词版模型(seaco_paraformer)微调数据格式详解

热词版模型微调背景

FunASR项目中的seaco_paraformer模型是针对热词识别场景优化的语音识别模型。与基础版paraformer模型相比，热词版模型在识别特定领域术语、专有名词等热词方面表现更优。但在实际应用中，用户经常需要对模型进行微调以适应特定业务场景的热词识别需求。

数据格式要求

热词版模型的微调数据格式与基础版paraformer有所不同，主要区别在于需要包含热词标注信息。标准的数据格式应包含以下要素：

1. 音频文件：支持常见的音频格式如wav、mp3等，建议采样率为16kHz

2. 文本标注：包含完整转写文本和热词标注，格式示例：

{
  "text": "我想订购一杯星巴克咖啡",
  "hotwords": ["星巴克"]
}

3. 热词权重（可选）：可以为不同热词设置不同的权重

{
  "text": "请帮我预订希尔顿酒店",
  "hotwords": [
    {"word": "希尔顿", "weight": 1.2},
    {"word": "酒店", "weight": 1.0}
  ]
}

常见错误分析

用户在使用基础版paraformer数据格式直接微调热词版模型时，通常会遇到以下问题：

1. 缺少热词标注：数据中未包含热词信息，导致模型无法学习热词特征

2. 格式不匹配：使用纯文本格式而非结构化JSON格式

3. 热词定义不当：将普通词汇误标为热词，或热词范围过大影响模型效果

最佳实践建议

1. 数据准备：确保音频质量良好，热词标注准确

2. 热词选择：优先标注领域专有名词、产品名称等关键术语

3. 数据量：建议每个热词至少有50-100个不同的发音样本

4. 验证集：保留部分数据用于验证热词识别效果

通过正确配置微调数据格式，用户可以显著提升seaco_paraformer模型在特定场景下的热词识别准确率。