在WeNet中使用Whisper Tiny权重进行微调的技术指南

背景介绍

WeNet是一个开源的端到端语音识别工具包，支持多种模型架构和预训练权重。最近有开发者希望在WeNet中使用OpenAI Whisper的Tiny权重进行微调训练，但在实际操作中遇到了配置问题。本文将详细介绍如何在WeNet中正确加载和使用Whisper Tiny权重。

问题分析

当尝试直接使用Whisper Tiny权重配合WeNet的large-v3配置时，会遇到几个关键问题：

1. 维度不匹配错误：CTC层的权重维度不匹配，Tiny模型使用384维特征而Large模型使用1280维
2. 注意力头数不匹配：Tiny模型的注意力头数与配置不符导致断言错误
3. 词汇表大小不一致：输出层维度51865与51866不匹配

解决方案

自动生成配置文件

WeNet提供了convert脚本，可以自动为不同规模的Whisper模型生成对应的训练配置文件。这是最推荐的做法：

1. 运行转换脚本，指定Tiny模型权重
2. 脚本会自动分析模型结构并生成匹配的train.yaml
3. 用户只需在此基础上调整batch size和学习率等超参数

手动配置调整

如果必须手动调整，需要注意以下关键参数：

1. 特征维度：Tiny模型使用384维特征而非Large的1280维
2. 注意力头数：需要设置为384的约数，通常为6（384/64）
3. 解码器层数：Tiny通常为4层而非Large的32层
4. 词汇表大小：需要与预训练权重完全一致

实践建议

1. 优先使用自动配置：convert脚本生成的配置最可靠
2. 注意模型规模差异：Tiny模型容量小，可能需要调整学习策略
3. 验证配置正确性：加载后先进行前向传播测试，确保无形状错误
4. 微调策略：小模型更容易过拟合，建议使用较小的学习率和更强的正则化

总结

在WeNet中使用Whisper Tiny权重进行微调时，关键在于确保模型配置与预训练权重的结构完全匹配。通过自动生成配置或仔细手动调整，可以成功加载Tiny权重并用于下游任务的微调训练。相比Large模型，Tiny版本虽然识别精度较低，但计算效率更高，适合资源受限的场景。