0.数据准备

如果是训练paraformer模型，我们只需要准备train_wav.scp和train_text.txt以及验证集val_wav.scp和val_text.txt即可。

如果是训练SenseVoice模型，我们需要准备下面几个文件：

train_text.txt
train_wav.scp
train_text_language.txt
train_emo.txt
train_event.txt

其中必须的是train_wav.scp和train_text.txt文件。

下面是每个文件的格式要求：

BAC009S0764W0121 甚至出现交易几乎停滞的情况
BAC009S0916W0489 湖北一公司以员工名义贷款数十员工负债千万
asr_example_cn_en 所有只要处理 data 不管你是做 machine learning 做 deep learning 做 data analytics 做 data science 也好 scientist 也好通通都要都做的基本功啊那 again 先先对有一些 > 也许对
ID0012W0014 he tried to think how it could be

注意：如果是中英混杂的句子，中文和英文之间要有空格。

BAC009S0764W0121 /root/train/data/BAC009S0764W0121.wav
BAC009S0916W0489 /root/train/data/BAC009S0916W0489.wav
asr_example_cn_en /root/train/data/asr_example_cn_en.wav
ID0012W0014 /root/train/data/ID0012W0014.wav

注意：音频路径不能使用URL路径，使用URL路径会导致生成的jsonl文件没有内容。

BAC009S0764W0121 <|zh|>
BAC009S0916W0489 <|zh|>
asr_example_cn_en <|zh|>
ID0012W0014 <|en|>

BAC009S0764W0121 <|NEUTRAL|>
BAC009S0916W0489 <|NEUTRAL|>
asr_example_cn_en <|NEUTRAL|>
ID0012W0014 <|NEUTRAL|>

BAC009S0764W0121 <|Speech|>
BAC009S0916W0489 <|Speech|>
asr_example_cn_en <|Speech|>
ID0012W0014 <|Speech|>

下面生成jsonl文件时需要注意，如果你只准备了train_wav.scp和train_text.txt文件，那么执行下面这样的命令。

# generate train.jsonl and val.jsonl from wav.scp and text.txt
sensevoice2jsonl \
++scp_file_list='["../../../data/list/train_wav.scp", "../../../data/list/train_text.txt"]' \
++data_type_list='["source", "target"]' \
++jsonl_file_out="../../../data/list/train.jsonl" \
++model_dir='iic/SenseVoiceSmall'

注意：SenseVoice会自动打标。

如果是准备了全部文件，那么执行下面命令。

# generate train.jsonl and val.jsonl from wav.scp, text.txt, text_language.txt, emo_target.txt, event_target.txt
sensevoice2jsonl \
++scp_file_list='["../../../data/list/train_wav.scp", "../../../data/list/train_text.txt", "../../../data/list/train_text_language.txt", "../../../data/list/train_emo.txt", "../../../data/list/train_event.txt"]' \
++data_type_list='["source", "target", "text_language", "emo_target", "event_target"]' \
++jsonl_file_out="../../../data/list/train.jsonl"

生成的jsonl文件会保存到上面指定的路径下。我们训练之前最好检查一下生成的jsonl文件是否对。

1.训练

现在我们可以开始训练了，首先是检查finetune.sh脚本中的参数看看对不对，如显卡索引对不对，默认是使用了两张显卡，如果你只有一张，那么就需要修改，如果你是两张，那么可以不用修改直接运行这个脚本。

训练中的loss曲线可通过tensorboard来查看，下面是我使用了300多条专业名词数据集做的微调训练的loss曲线。

可以看到这个训练是有效果的，如果这个loss曲线是上升的，说明这个模型训练的参数设置的不对或者训练的数据集不干净，比如音频或文本没有对应上，或者音频采样率过低，比如8k。训练这个模型，我们推荐使用的音频采样率是大于等于16k。

训练的时候我们执行bash finetune.sh就可以了。

如果像哟查看tensorboard曲线，需要先安装这个tensorboard依赖，如果你使用的是autodl平台训练的，那么可以执行下面命令先把默认启动的tensorboard结束掉，然后重新执行，并且指定端口和路径。

ps -ef | grep tensorboard | awk '{print $2}' | xargs kill -9
nohup tensorboard --port 6007 --logdir /path/to/your/tf-logs/direction > tensorboard.log 2>&1 &

2. 评估模型字错率

如何评估模型字错率，可以看我发布到我博客的文章。

3. 微调训练前后模型效果对比

4. 联系

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