如何为Fun-ASR添加自定义热词？提高专业术语识别率的关键步骤-洪萨配资

如何为Fun-ASR添加自定义热词？提高专业术语识别率的关键步骤

在企业级语音应用中，我们常常会遇到这样一个尴尬的场景：会议录音里“开放时间”被识别成“开始时间”，客服对话中的“VAD检测”变成了“蛙滴测”。这些看似滑稽的误识别，背后却是通用语音模型对领域术语理解不足的真实写照。

这正是热词（Hotword）机制存在的意义——它不是魔法，却能让ASR系统“突然听懂”你所在行业的语言。尤其像 Fun-ASR 这样由钉钉与通义联合推出的语音大模型系统，虽然底座强大，但在垂直场景下仍需一点“提示”来激活它的精准潜力。

而真正让这套能力落地的，不只是技术本身，而是如何用最轻量的方式实现最大化的识别提升。无需重训练、零代码操作、实时生效——这些关键词听起来像宣传语，但当你面对一份即将交付的客户会议纪要时，它们就是实实在在的生产力保障。

Fun-ASR 的热词功能本质上是一种推理时干预（inference-time intervention），不碰模型权重，也不改网络结构，只在解码阶段悄悄给某些词汇“开个后门”。具体来说，它作用于语言模型打分环节，在束搜索（Beam Search）过程中对包含热词的候选路径进行正向偏置（boost），从而显著提升其最终被选中的概率。

举个例子：如果你把“营业时间”设为热词，哪怕声学信号模糊，“营”和“业”的发音不够清晰，只要上下文接近，语言模型就会更倾向于补全为完整短语，而不是默认选择更高频但错误的“开始时间”。

这种机制基于 Fun-ASR 所采用的端到端 Transformer 架构设计。以 Fun-ASR-Nano-2512 为例，其解码过程依赖声学模型与语言模型的联合打分。热词注入发生在当前会话的语言模型缓存层，每个请求独立维护上下文，避免跨任务干扰。也就是说，你在A项目中加了医疗术语，在B项目中不会意外冒出来，安全又干净。

而且整个流程完全透明可控。支持每行一个词的纯文本输入，大小写自动归一化，中文为主但也兼容英文、日文等多语言环境。更重要的是，即便启用了文本规整（ITN），热词依然能正确触发并保留原意——这意味着你可以同时做到“识别准”和“输出规范”。

import requests # 假设本地部署的Fun-ASR WebUI服务正在运行 url = "http://localhost:7860/api/transcribe" data = { "language": "zh", "hotwords": "营业时间\n客服电话\n开放时间\n会员权益", "itn_enabled": True } files = {"audio_file": open("meeting_recording.mp3", "rb")} response = requests.post(url, data=data, files=files) if response.status_code == 200: result = response.json() print("原始文本:", result["text"]) print("规整后文本:", result["itn_text"]) # 启用ITN后的标准化结果 else: print("请求失败:", response.text)

这段脚本虽简单，却是自动化集成的核心。比如你可以把它嵌入CRM系统，当某个客户来电时，自动提取该客户的专属术语（如产品型号、服务名称）作为动态热词传入，实现“千人千面”的语音识别体验。再比如结合知识库定期更新热词列表，形成闭环优化机制。

当然，也别忘了 ITN 的价值。语音识别的结果往往是口语化的：“二零二五年三月十五号下午三点二十”如果不处理，放进正式文档就很别扭。而 ITN 正是解决这个问题的利器——它通过规则+模型混合策略，将数字、日期、金额、单位等表达自动转换为标准格式。

“五十块” → “50元”
“一千二百三十四” → “1234”
“早上九点” → “09:00”

这些转换不仅提升了可读性，也为后续的 NLP 处理（如信息抽取、意图识别）扫清了障碍。关键是，ITN 是可开关的。在需要保留语气特征的场景（如情感分析、语音指令解析），你可以关闭它；而在生成会议纪要、客服质检报告时，则应始终开启。

整个系统的协作逻辑其实很清晰：

[音频输入] ↓ [WebUI / API 接收] ↓ [热词注入 → 影响语言模型先验] ↓ [ASR 引擎解码 → GPU推理] ↓ [ITN后处理 → 文本标准化] ↓ [输出结果]

热词在前，引导识别方向；ITN 在后，打磨输出质量。两者分处不同阶段，互不干扰，却又相辅相成。

以企业客服录音转写为例，典型工作流可以这样走：

准备高频术语清单：从历史工单、FAQ 中提取“退费政策”“技术支持热线”“账户冻结”等业务关键词；
编辑.txt文件，每行一个词，方便批量导入；
登录http://localhost:7860，上传音频，粘贴热词，勾选 ITN；
点击识别，等待结果返回；
对比启用前后关键术语命中率。

你会发现，原本容易混淆的“付款方式”终于不再变成“付宽方式”，“总金额”也不会被误识为“总额金”。

但这并不意味着越多越好。实践中我们发现，热词数量建议控制在50 个以内。过多反而可能导致语义稀释或冲突——比如同时加入“营业时间”和“上班时间”，模型可能因无法判断优先级而表现不稳定。更要避免近义词堆叠，保持术语的唯一性和明确性。

另一个常被忽视的问题是长音频处理效率。对于超过几分钟的录音，建议先使用 VAD（Voice Activity Detection）进行语音片段分割，再逐段送入 ASR。一方面减少无效静音计算，另一方面也能提升热词在局部上下文中的影响力。Fun-ASR 支持流式识别，配合合理设置的最大片段长度（推荐 30 秒内），可在保证准确率的同时维持低延迟响应。

至于部署层面，性能调优也有几个实用技巧：