Buzz项目处理梵语转录时脚本转换问题的技术解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/buz/buzz 在语音转录领域，非拉丁语系语言的文本输出常会遇到字符集转换问题。本文以Buzz语音转录工具处理梵语(संस्कृतम्)为例，深入分析转录结果出现罗马化(拉丁字母)而非天城文(देवनागरी)的根本原因及解决方案。
问题现象分析
当用户使用Buzz的Whisper模型进行梵语音频转录时，输出文本显示为罗马拼音形式(如"Mahat Shabdaha")而非预期的天城文(如"महत् शब्दः")。该现象出现在以下环境组合：
- macOS系统
- Buzz v1.2.0版本
- Whisper系列模型
技术背景
梵语作为低资源语言，在语音模型训练中存在两个关键特性：
- 训练数据稀缺性：相比英语等主流语言，梵语语音-文本对齐数据较少
- 多文字表示：梵语可通过天城文、罗马转写等多种文字系统表示
主流Whisper模型的输出倾向受以下因素影响：
- 训练数据中罗马转写样本占比
- 模型对目标语言文字系统的隐式学习
- 解码阶段的字符集偏好
解决方案验证
通过多组对比测试，我们确认问题根源在于模型而非Buzz工具本身：
原生Whisper模型测试
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基础模型测试：
- 各尺寸Whisper模型均输出罗马化文本
- 添加梵语提示词(prompt)仅部分改善
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第三方验证：
- 官方Whisper演示平台同样出现混合输出
- 专业梵语ASR模型表现显著更好
专业模型适配方案
针对Buzz工具的特殊配置方案：
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模型选择：
- 使用专为梵语优化的Srikanthr2/whisper-small-sanskasr-37000-V3模型
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补充模型文件：
|- models/ |- models--Srikanthr2--whisper-small-sanskasr-37000-V3/ |- snapshots/ |- [hash]/ |- vocab.json ← 需补充 |- merges.txt ← 需补充 |- normalizer.json ← 需补充 |- pytorch_model.bin需从原始Whisper模型获取上述三个配置文件
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性能考量：
- 大模型v3版因合成数据可能降低低资源语言表现
- 推荐使用large-v2版本平衡准确率与资源消耗
最佳实践建议
对于梵语等复杂文字系统的转录任务：
- 优先选择语言专用模型
- 注意模型文件完整性
- 合理设置初始提示词
- 对输出进行后处理校验
该案例展示了语音识别工具在多语言环境下的特殊处理需求，也为其他非拉丁语系语言的转录提供了参考方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
