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2021-02-02 19:58:41

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在虚拟数字人对话场景中，因用户使用方言沟通，而开源模型缺乏方言识别能力，故有必要训练方言ASR模型。本文基于阿里开源的SenseVoiceSmall模型，用2231条客家话数据集，训练出可识别梅州、惠州和粤西客家话的模型，还展示了训练效果及loss曲线。

本文介绍了客家话ASR模型的训练过程。基于SenseVoiceSmall，使用2231条客家话数据在3090Ti中训练。数据来自视频平台及自录，经ocr工具生成字幕并切分。统一音频格式为单声道、16k采样率、pcm_s16le的wav格式，生成jsonl文件后进行训练，还可查看loss曲线。

本文介绍了一种能将输入的汉字转换为客家话语音的在线AI技术HakkaTTS，支持繁体字输入，并允许用户根据拼音调整声韵调。源自B站阅读原文。,

借助VoxCPM-1.5-TTS-WEB-UI这一低门槛、高保真语音合成工具，客家话等濒危方言得以高效数字化保存。系统通过44.1kHz高清音频输出、声音克隆与网页化操作，让非技术人员也能参与构建方言语音档案，推动文化传承从专家主导走向大众参与，为地方语言的活态延续提供可持续路径。

本文基于真实方言录音，在RTX 4090硬件环境下，对Speech Seaco Paraformer、SenseVoiceSmall和Fun-ASR-Nano三大模型进行四川话与客家话语音识别实测。结果显示：Paraformer在四川话识别中表现稳健，支持热词与批量处理；而客家话因训练数据缺失导致识别困难，需依赖专用微调模型。文中还总结了提升方言识别率的实用技巧及适用场景边界。

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