Whisper-Diarization项目中混合语言场景下的数字抑制问题分析

问题背景

在语音转写和说话人分离(Whisper-Diarization)的实际应用中，当处理混合语言场景时（如俄语为主但包含大量英语技术术语），开发者可能会遇到特殊的转录错误。典型表现为技术术语中的字母数字组合（如处理器型号"MT7621"）被错误转写为重复片段（如"MT-MT-MT..."），同时伴随部分语音内容的丢失。

问题根源

经过技术分析，发现该问题与Whisper模型的suppress_numerals参数设置直接相关。该参数默认启用时，系统会主动抑制数字表达，但在处理混合语言场景时，特别是包含字母数字组合的技术术语时，会导致以下问题：

1. 术语分割异常：字母数字组合被错误解析为重复片段
2. 内容丢失：抑制过程中可能错误丢弃有效语音内容
3. 说话人分离干扰：错误的转写结果会影响后续的说话人分离准确性

解决方案

针对该问题，建议采取以下技术方案：

1. 参数调整：将suppress_numerals设为False，保留原始数字表达
2. 模型选择：考虑使用专门处理混合语言的模型版本
3. 后处理优化：对技术术语密集段落进行二次校验

技术建议

对于类似场景的开发者，建议：

1. 在技术文档密集的场景中，优先禁用数字抑制功能
2. 关注即将发布的NeMo新模型，预期在混合语言处理方面会有改进
3. 对于关键术语，可考虑建立术语表辅助识别

总结

Whisper-Diarization在处理混合语言技术内容时，需要特别注意参数配置对专业术语的影响。通过合理的参数调优和模型选择，可以有效提升这类特殊场景下的转写准确性和说话人分离效果。