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需要將 FunASR 開源語音識(shí)別模型應(yīng)用于鐵路領(lǐng)域，通過特定領(lǐng)域的語料微調(diào)來提升識(shí)別精度。在微調(diào)過程中，需要對(duì)多個(gè)FunASR模型進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和對(duì)比，并對(duì)它們的關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行全面評(píng)估。 評(píng)估維度： 訓(xùn)練階段： 不同模型在不同參數(shù)設(shè)置下的訓(xùn)練 Loss (損失)、Accuracy (準(zhǔn)確率，如字準(zhǔn)確率/詞準(zhǔn)確率)。 資源消耗： 不同模型在訓(xùn)練和推理階段對(duì)計(jì)算資源的需求（重點(diǎn)：GPU型號(hào)要求、顯存占用峰值）。 推理性能： 不同模型在推理時(shí)的表現(xiàn)（識(shí)別準(zhǔn)確率/WER、實(shí)時(shí)率RTF、推理延遲、穩(wěn)定性）。還需要在不同噪聲條件下的識(shí)別率。<br>