FunASR模型微调后英文输出异常问题分析与解决方案

问题现象

在FunASR项目模型微调过程中，开发者发现一个典型现象：当使用工业数据预训练示例脚本对Paraformer模型进行微调后，新模型在处理英文语音时出现输出异常。具体表现为：模型输出的英文内容全部变为大写字母且失去单词间空格，例如将正常英文句子输出为"HELLOWORLD"这样的连续大写字符串。

问题本质

该问题本质上属于模型在微调过程中出现的字符处理机制异常。通过现象分析可以得出以下技术判断：

1. 大小写转换异常：模型丢失了原始英文文本的大小写区分能力
2. 分词机制失效：模型未能正确识别英文单词边界，类似于将英文按中文字符处理方式处理
3. 语言混合处理缺陷：在中文-英文混合数据训练场景下，模型对英文的处理逻辑出现退化

根本原因

经过技术团队排查，确认该问题源于模型训练过程中的字符处理逻辑缺陷。具体表现为：

• 训练时文本归一化处理环节存在bug
• 多语言混合训练时字符编码处理不完善
• 英文大小写和空格等关键特征在预处理阶段丢失

解决方案

技术团队已通过代码更新修复此问题，主要改进包括：

1. 修正文本预处理流程中的字符编码处理逻辑
2. 优化多语言混合训练时的特征保留机制
3. 增强模型对英文大小写和空格特征的敏感性

最佳实践建议

为避免类似问题，建议开发者在进行模型微调时注意：

1. 预处理检查：确保训练数据的文本预处理保留原始语言特征
2. 混合数据平衡：中英文混合数据需保持适当的比例平衡
3. 效果验证：微调后应立即测试模型对各语言的处理能力
4. 版本更新：及时更新至最新版本以获取问题修复

技术启示

该案例揭示了语音识别模型在多语言场景下的特殊挑战，特别是在以下方面：

• 不同语言字符体系的兼容处理
• 语言特征保留与模型泛化的平衡
• 微调过程中可能出现的特征退化问题

通过此问题的解决，FunASR项目在 multilingual 语音识别能力方面得到了进一步优化和完善。