处理非英语音频需要特殊的预处理和模型调整：
多语言支持方案
- 模型微调：使用Hugging Face上的多语言Wav2Vec2模型替换默认ASR模块
- 音素对齐：对于音调语言（如中文），启用
use_phonemes: true参数 - 字符集配置：在config.yaml中设置
character_set: unicode支持非拉丁字符
实战操作流程
- 准备50分钟以上的目标语言训练数据
- 运行
python train.py --lang=zh-CN进行迁移学习 - 使用OpenNMT等工具进行输出翻译（当需要英文字幕时）
语言特化技巧
• 日语/韩语：启用morpheme_segmentation参数改善分词
• 阿拉伯语：设置right_to_left: true调整文本方向
• 方言处理：添加3%的本地噪音样本增强鲁棒性
替代方案
当效果仍不理想时，可先用Whisper生成初始字幕，再用本工具进行说话人标注和时间戳校准。
本答案来源于文章《Simple Subtitling：自动生成视频字幕和说话者标识的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样克服非英语音频在Simple Subtitling中的识别障碍？
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