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语义识别——方言语音识别模型实测与选型：唐山话微调后Paraformer的部署优势
语义识别——方言语音识别模型实测与选型：唐山话微调后Paraformer的部署优势
在语音识别技术工程化落地进程中，方言场景的适配问题始终是研究与实践的重点及难点。唐山话作为北方方言体系的重要分支，虽与普通话在语音基础上存在较高关联性，但在发音语调、词汇体系等方面仍具有显著特异性，导致通用语音识别模型直接应用于该场景时，易出现识别准确率偏低、语义映射偏差等问题。为满足特定项目中唐山话语音转写的实际需求，本文对当前主流的三款语音识别模型——SenseVoice、Paraformer及FunASR-Nano开展系统性测试，并针对唐山话场景完成模型微调优化，最终结合实际部署环境约束确定最优模型选型方案。本次测试的核心目标为筛选出适配唐山话场景且能满足工程部署效率要求的语音识别模型。 ...
发布时间：2026-03-26
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