ASR 质量问题及对策思维导图
2025-07-21 11:15 3
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# ASR 质量问题及对策思维导图
## 1. 多语言/多方言混杂
### 问题
#### 直播带货中主播使用的普通话夹杂粤语、英语等，识别崩溃。
### 对策
#### 语种检测：使用Whisper-V3自带99种语言和fast-langdetect进行二级校验，前3秒给出语种标签，错误率低于2%。
#### 方言子模型：训练100小时粤语、四川话数据，利用LoRA技术将词错率从28%降低到12%。
## 2. 背景噪声 / 背景音乐
### 问题
#### 商场促销或地铁报站声超过20 dB，导致ASR输出乱码。
### 对策
#### 前端降噪：使用RNNoise或DeepFilterNet2提升信噪比(SNR) 8-12 dB，使WER下降15-30%。
#### 音乐抑制：Demucs分离人声通道，将背景音乐通过版权指纹识别处理。
## 3. 远场 / 低信噪比
### 问题
#### 会议录像中说话人与麦克风距离过远(3m)，音量低20 dB。
### 对策
#### 波束成形：采用6麦阵列与BeamformIt或MVDR结合，提高SNR 6-8 dB。
#### 自动增益控制：使用WebRTC AGC限制器将峰值归一至-3 dBFS。
## 4. 说话人重叠（鸡尾酒会）
### 问题
#### 访谈节目中两位嘉宾同时讲话，无意义串词生成。
### 对策
#### 说话人分离：应用Pyannote做diarization，确保说话人错误率(DER)≤8%。
#### 控制延迟：分离模型0.3倍实时速度，完成10分钟音频需时3分钟。
## 5. 专业术语 / 品牌名错词
### 问题
#### 比如“ChatGLM”转写为“查特吉LM”。
### 对策
#### 热词干预：Whisper支持prefix + hotwords实时注入最高100个专有名词。
#### 业务词典：允许每客户上传3000条自定义词汇，并能版本化存储。
## 6. 时间戳不准 / 字幕对齐漂移
### 问题
#### 视频结尾字幕误差高达5秒，引发用户不满。
### 对策
#### 强制对齐：Montreal-Forced-Aligner使词级时间戳误差<100ms。
#### 滑动窗口重对齐：每5分钟以VAD锚点重新计算，总漂移小于300ms/30min。
## 7. 实时 vs 离线场景差异
### 问题
#### 实时字幕要求延迟小于500ms，而Whisper-large可达3-4秒。
### 对策
#### 级联策略：首包快速反馈使用Whisper-tiny.en，后续替换为高精度模型。
#### 平滑过渡：前端显示草稿，当收到最终结果迅速切换。
## 8. 标点 / 大小写 / 口语顺滑
### 问题
#### 播放内容过于口语化，比如句子中的“嗯”等冗余词汇。
### 对策
#### 顺滑模型：微调T5-base-chinese提高书面表达能力。
#### 标点恢复：应用BERT-Punc中文模型，F1高达94%。
## 9. 敏感词 / 合规
### 问题
#### 直播内容可能涉及违规信息，如骂人或政治敏感词。
### 对策
#### 双层过滤机制保障合规性，第一层关键词正则，第二层利用BERT-Censor]]);
#### 审计日志系统记录敏感词出现时间和截图。
## 10. 版权音乐导致 ASR 误触发
### 问题
#### 背景音乐被误认为主播台词。
### 对策
#### 使用版权指纹识别确定音频区间，调整该段ASR权重。
## 11. 音频编解码失真
### 问题
#### 部分平台转码导致高频损失。
### 对策
#### 源文件探针检测音频质量，拒绝低于32 kbps的文件。
## 12. GPU 资源 & 成本
### 问题
#### Whisper-large-v3大规模运行耗费高昂。
### 对策
#### 量化INT8保持合理的WER，同时加快处理速度。
#### 批量化动态批处理，提升GPU利用率减少成本开支。
### 30分钟落地脚本（可直接执行）
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