Qwen3-ForcedAligner-0.6B模型微调指南：适配特定领域语音数据
如果你正在处理特定领域的语音数据，比如医学讲座、法律庭审录音或者某个行业的专业术语对话，可能会发现通用的语音对齐模型效果不尽如人意。术语识别不准、时间戳漂移，这些问题都挺让人头疼的。
Qwen3-ForcedAligner-0.6B本身是个很强大的工具，支持11种语言，在通用场景下时间戳预测精度已经超过了WhisperX这些老牌工具。但“通用”也就意味着，当它遇到你那个领域里独有的发音习惯、专业词汇或者特殊的语音节奏时，可能就有点力不从心了。
这时候，模型微调就能派上大用场。简单来说，微调就是拿你自己领域的数据，对这个已经训练好的模型进行“再教育”，让它更懂你的业务。今天这篇指南，我就带你一步步走完这个微调流程，从准备数据到训练模型，最后看看效果怎么样。
整个过程不需要你从头开始训练一个模型，那样成本太高了。我们只是基于开源的Qwen3-ForcedAligner-0.6B，用相对少量的领域数据，让它变得更“专精”。我会尽量用大白话把每个步骤讲清楚，并提供可以直接运行的代码。
1. 理解任务：为什么需要对强制对齐模型进行微调？
在开始动手之前，我们得先搞清楚微调到底要解决什么问题。Qwen3-ForcedAligner-0.6B是一个“强制对齐”模型，它的任务很专一：你给它一段音频和对应的准确文本，它负责输出文本中每个词（或字）在音频中开始和结束的时间点。
想象一下，你有一段关于“心血管介入治疗”的医学讲座录音和它的逐字稿。通用模型可能把“介入”这个词的时间戳标得很准，但对于“桡动脉穿刺”这个专业术语，它可能就没听过这么读的，导致时间戳要么提前要么延后，或者干脆把“桡动脉”和“穿刺”两个词的时间戳混在一起。
微调的目的，就是让模型学会你领域里这些特有的词汇、常见的语速和停顿模式。经过微调后，模型在预测你领域数据的时间戳时，会明显更准确、更稳定。
2. 环境准备与数据格式
微调需要一定的计算资源，建议使用至少有一块显存16GB以上的GPU（比如NVIDIA V100、A100、RTX 3090/4090等）。下面的代码会帮你搭建好环境。
首先，我们拉取官方的代码库并安装依赖：
# 克隆 Qwen3-ASR 官方仓库，其中包含了强制对齐模型的代码 git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR.git cd Qwen3-ASR # 创建并激活Python虚拟环境（可选，但推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖包 pip install -r requirements.txt pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 根据你的CUDA版本调整 pip install transformers datasets accelerate peft接下来是最关键的一步：准备你的数据。模型微调的效果，七八成取决于数据质量。你需要准备一个数据集，其中每个样本都包含：
audio_path: 音频文件的路径（支持.wav, .mp3等常见格式）。text: 与音频完全对应的文本。timestamps(可选但强烈建议): 每个词或字符的起始和结束时间列表（单位：秒）。这是用于监督训练的“标准答案”。如果你没有，后续会介绍如何用模型自己生成“伪标签”。
数据应该组织成一个JSON Lines文件（.jsonl），每行一个样本。格式如下：
{ “audio_path”: “/path/to/your/audio/lecture_01.wav”, “text”: “今天我们来讲解冠状动脉粥样硬化的病理机制。”, “timestamps”: [[0.0, 0.45], [0.45, 0.78], [0.78, 1.1], [1.1, 1.6], [1.6, 2.3], [2.3, 2.9], [2.9, 3.5], [3.5, 4.0]] }timestamps列表的长度应与文本按词切分后的数量一致。例如，上面句子分词后可能是[“今天”, “我们”, “来”, “讲解”, “冠状动脉”, “粥样硬化”, “的”, “病理机制”]，那么就有8个时间戳对。
我写了一个简单的Python脚本来帮你检查数据格式，并把一个目录下的音频和文本整理成.jsonl格式：
import os import json import argparse def prepare_data(audio_dir, text_dir, output_file): """ 将音频目录和文本目录下的文件配对，生成初步的jsonl文件。 假设音频文件（.wav）和文本文件（.txt）的主文件名相同。 """ samples = [] audio_files = [f for f in os.listdir(audio_dir) if f.endswith(('.wav', '.mp3', '.flac'))] for audio_file in audio_files: base_name = os.path.splitext(audio_file)[0] text_file = os.path.join(text_dir, base_name + '.txt') audio_path = os.path.join(audio_dir, audio_file) if os.path.exists(text_file): with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().strip() sample = { “audio_path”: audio_path, “text”: text, # 初始微调时，可以没有timestamps，用空列表代替。后续可用基础模型预测作为伪标签。 “timestamps”: [] } samples.append(sample) else: print(f“警告：未找到文本文件 {text_file}，跳过音频 {audio_file}”) with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for sample in samples: f.write(json.dumps(sample, ensure_ascii=False) + '\n') print(f“已生成 {len(samples)} 个样本到 {output_file}”) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--audio_dir', type=str, required=True, help='音频文件目录') parser.add_argument('--text_dir', type=str, required=True, help='文本文件目录') parser.add_argument('--output_file', type=str, default='data/train.jsonl', help='输出jsonl文件路径') args = parser.parse_args() os.makedirs(os.path.dirname(args.output_file), exist_ok=True) prepare_data(args.audio_dir, args.text_dir, args.output_file)运行这个脚本：python prepare_data.py --audio_dir ./my_audio --text_dir ./my_text --output_file ./data/train.jsonl。
3. 使用基础模型生成伪标签
如果你没有精细标注的时间戳（timestamps），别担心，我们可以用原始的Qwen3-ForcedAligner-0.6B模型为你的数据预测时间戳，作为微调训练的“伪标签”。这种方法在学术上被称为“知识蒸馏”的一种应用，通常能取得不错的效果。
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from qwen3_asr import Qwen3ForcedAlignerProcessor, Qwen3ForcedAlignerModel import json from tqdm import tqdm import soundfile as sf def generate_pseudo_labels(config_path, data_file, output_file): """ 使用基础模型为数据生成时间戳伪标签。 """ # 加载模型和处理器 print(“正在加载基础对齐模型...”) processor = Qwen3ForcedAlignerProcessor.from_pretrained(“Qwen/Qwen3-ForcedAligner-0.6B”) model = Qwen3ForcedAlignerModel.from_pretrained( “Qwen/Qwen3-ForcedAligner-0.6B”, torch_dtype=torch.float16, device_map=“auto” ) model.eval() # 读取数据 with open(data_file, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() updated_samples = [] for line in tqdm(lines, desc=“生成伪标签”): sample = json.loads(line.strip()) audio_path = sample[“audio_path”] text = sample[“text”] # 读取音频 audio, sr = sf.read(audio_path) # 模型期望采样率为16kHz，如果需要则重采样 if sr != 16000: # 这里简化处理，实际应用中可能需要librosa等库进行重采样 print(f“警告：音频{sr}Hz非16kHz，建议预处理”) # 此处省略重采样代码，假设音频已是16kHz或模型能处理 # 准备模型输入 inputs = processor( audio=audio, text=text, sampling_rate=16000, return_tensors=“pt”, padding=True ).to(model.device) # 推理 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) predicted_timestamps = outputs.timestamps[0].cpu().numpy() # 获取预测的时间戳 # 将模型输出的索引转换为秒数 # 模型输出的是帧索引，需要乘以帧长（默认80ms） frame_duration = 0.08 # 80毫秒 timestamps_in_seconds = predicted_timestamps * frame_duration # 更新样本 sample[“timestamps”] = timestamps_in_seconds.tolist() updated_samples.append(sample) # 保存带伪标签的数据 with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for sample in updated_samples: f.write(json.dumps(sample, ensure_ascii=False) + '\n') print(f“伪标签已生成并保存至 {output_file}”) if __name__ == '__main__': # 假设你的数据文件是 ./data/train.jsonl generate_pseudo_labels(None, './data/train.jsonl', './data/train_with_pseudo_labels.jsonl')运行这段代码后，你就得到了一个包含伪时间戳标签的数据集。虽然这些标签不是人工标注的，但作为微调的起点，它们能有效地将基础模型的知识迁移到新模型上，尤其适用于数据标注成本高的领域。
4. 配置与启动微调训练
现在，我们有了带标签的数据，可以开始微调了。为了节省显存并加快训练，我们通常采用参数高效微调（PEFT）技术，比如LoRA。它只训练模型中一小部分额外的参数，而不是整个模型。
Qwen3-ASR仓库里提供了微调脚本。我们主要需要准备一个配置文件。在configs/finetune目录下创建一个新文件，比如finetune_medical.yaml：
# configs/finetune/finetune_medical.yaml model_name_or_path: “Qwen/Qwen3-ForcedAligner-0.6B” dataset_name: “./data/train_with_pseudo_labels.jsonl” # 你的数据路径 output_dir: “./output/medical_finetuned” num_train_epochs: 5 # 训练轮数，根据数据量调整，通常3-10轮 per_device_train_batch_size: 4 # 根据你的GPU显存调整 gradient_accumulation_steps: 2 # 模拟更大的批次大小 learning_rate: 1e-4 # 学习率，微调通常设置较小 warmup_steps: 100 logging_steps: 10 save_steps: 200 eval_steps: 200 save_total_limit: 2 load_best_model_at_end: true metric_for_best_model: “loss” greater_is_better: false # 使用LoRA进行参数高效微调 use_peft: true peft_config: r: 8 # LoRA秩 lora_alpha: 32 lora_dropout: 0.1 target_modules: [“q_proj”, “k_proj”, “v_proj”, “o_proj”] # 在注意力模块上应用LoRA # 数据预处理 audio_sample_rate: 16000 max_audio_length: 300 # 最大音频长度（秒），对齐模型支持到300秒 text_tokenizer: “Qwen/Qwen3-ForcedAligner-0.6B”配置好后，使用以下命令启动训练：
cd Qwen3-ASR python scripts/finetune_forced_aligner.py \ --config configs/finetune/finetune_medical.yaml训练开始后，你会看到日志输出损失值（loss）逐渐下降。这个过程可能需要几个小时到一天不等，取决于你的数据量、模型大小和GPU性能。
5. 效果评估与使用微调后的模型
训练完成后，模型会保存在./output/medical_finetuned目录下（或你在配置中指定的路径）。怎么知道微调有没有效果呢？最好的办法就是对比测试。
我写一个简单的评估脚本，在你自己保留的测试集上（一定不要和训练数据重复！）运行微调前后的模型，对比时间戳的准确度。
import torch import numpy as np import json import soundfile as sf from qwen3_asr import Qwen3ForcedAlignerProcessor, Qwen3ForcedAlignerModel def evaluate_model(model_path, test_data_file): """在测试集上评估模型，计算时间戳的平均绝对误差（MAE）""" processor = Qwen3ForcedAlignerProcessor.from_pretrained(model_path) model = Qwen3ForcedAlignerModel.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map=“auto” ) model.eval() with open(test_data_file, 'r', encoding='utf-8') as f: test_samples = [json.loads(l) for l in f.readlines()] total_error = 0.0 total_tokens = 0 for sample in test_samples: audio_path = sample[“audio_path”] text = sample[“text”] ground_truth_timestamps = np.array(sample[“timestamps”]) # 假设测试集有真实标签 audio, sr = sf.read(audio_path) # 确保音频采样率正确 inputs = processor(audio=audio, text=text, sampling_rate=16000, return_tensors=“pt”).to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) predicted_timestamps = outputs.timestamps[0].cpu().numpy() # 将预测的帧索引转换为秒 frame_duration = 0.08 predicted_seconds = predicted_timestamps * frame_duration # 计算绝对误差（需要真实标签和预测标签数量一致） if len(predicted_seconds) == len(ground_truth_timestamps): error = np.abs(predicted_seconds - ground_truth_timestamps).mean() total_error += error * len(ground_truth_timestamps) total_tokens += len(ground_truth_timestamps) else: print(f“样本 {audio_path} 预测与真实标签数量不一致，跳过”) if total# 0x0F. Python - Object-relational mapping ## Description What you should learn from this project: * Why Python programming is awesome * How to connect to a MySQL database from a Python script * How to SELECT rows in a MySQL table from a Python script * How to INSERT rows in a MySQL table from a Python script * What ORM means * How to map a Python Class to a MySQL table --- ### [0. Get all states](./0-select_states.py) * Write a script that lists all states from the database hbtn_0e_0_usa: ### [1. Filter states](./1-filter_states.py) * Write a script that lists all states with a name starting with N (upper N) from the database hbtn_0e_0_usa: ### [2. Filter states by user input](./2-my_filter_states.py) * Write a script that takes in an argument and displays all values in the states table of hbtn_0e_0_usa where name matches the argument. ### [3. SQL Injection...](./3-my_safe_filter_states.py) * Wait, do you remember the previous task? Did you test "Arizona'; TRUNCATE TABLE states ; SELECT * FROM states WHERE name = '" as an input? ### [4. Cities by states](./4-cities_by_state.py) * Write a script that lists all cities from the database hbtn_0e_4_usa ### [5. All cities by state](./5-filter_cities.py) * Write a script that takes in the name of a state as an argument and lists all cities of that state, using the database hbtn_0e_4_usa ### [6. First state model](./model_state.py) * ### [7. All states via SQLAlchemy](./7-model_state_fetch_all.py) * Write a script that lists all State objects from the database hbtn_0e_6_usa ### [8. First state](./8-model_state_fetch_first.py) * Write a script that prints the first State object from the database hbtn_0e_6_usa ### [9. Contains `a`](./9-model_state_filter_a.py) * Write a script that lists all State objects that contain the letter a from the database hbtn_0e_6_usa ### [10. Get a state](./10-model_state_my_get.py) * Write a script that prints the State object with the name passed as argument from the database hbtn_0e_6_usa ### [11. Add a new state](./11-model_state_insert.py) * Write a script that adds the State object “Louisiana” to the database hbtn_0e_6_usa ### [12. Update a state](./12-model_state_update_id_2.py) * Write a script that changes the name of a State object from the database hbtn_0e_6_usa ### [13. Delete states](./13-model_state_delete_a.py) * Write a script that deletes all State objects with a name containing the letter a from the database hbtn_0e_6_usa ### [14. Cities in state](./model_city.py) * Write a Python file similar to model_state.py named model_city.py that contains the class definition of a City. --- ## Author * **Danny Hollman** - [dannyhollman](https://github.com/dannyhollman)
