提升噪声环境识别精度需要分阶段处理:
- 预处理阶段:
1. 使用内置SpeechEnhancement
模块:enhanced = speech_enh(noisy_audio)["wav"]
2. 结合WebRTC的VAD算法切除静音段 - 识别参数调整:
修改decode_default.yaml
中的:
1.beam_size: 20
(提升搜索宽度)
2.penalty: 0.6
(降低重复惩罚) - 后处理校正:
集成语言模型(如KenLM)进行二次修正,安装命令:pip install kenlm
实测在80dB白噪声环境下,该方法可将WER从35%降至12%。
本答案来源于文章《OpusLM_7B_Anneal:高效的语音识别与合成统一模型》