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需要將 FunASR 開源語音識別模型應(yīng)用于鐵路領(lǐng)域，通過特定領(lǐng)域的語料微調(diào)來提升識別精度。在微調(diào)過程中，需要對多個FunASR模型進行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和對比，并對它們的關(guān)鍵性能指標(biāo)進行全面評估。 評估維度： 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 (準確率，如字準確率/詞準確率)。 資源消耗： 不同模型在訓(xùn)練和推理階段對計算資源的需求（重點：GPU型號要求、顯存占用峰值）。 推理性能： 不同模型在推理時的表現(xiàn)（識別準確率/WER、實時率RTF、推理延遲、穩(wěn)定性）。還需要在不同噪聲條件下的識別率。<br>