场景适配，创新 ASR 半监督训练方法落地与探索

场景适配是 ASR 训练中的一个重要问题。通用 ASR 的字准确率虽然已经非常高，但是在面向具体的场景（游戏场景、私聊场景、群聊场景、主播场景）时，还是存在场景不匹配的问题，因为通用的 ASR 在这些领域中的应用相对比较困难。这是因为，通用 ASR 是在一个非常大的语料库上训练的，而这些语料库往往与具体的场景不匹配。例如，在一个游戏场景中，ASR 需要能够识别游戏中的术语和指令，而这些术语和指令往往不在通用 ASR 的语料库中。

为了解决这个问题，我们提出了 Iterative 半监督训练方法。Iterative 半监督训练方法是一种使用少量标记数据和大量未标记数据来训练 ASR 的方法。该方法首先使用少量标记数据来训练一个 ASR 模型，然后使用该 ASR 模型来识别大量未标记数据中的语音。接下来，将识别的语音与对应的文本进行比对，并从中提取出新的标记数据。然后，使用这些新的标记数据来重新训练 ASR 模型。如此反复迭代，直到 ASR 模型能够在特定的场景中达到满意的性能。

传统的Iterative 半监督训练方法在实际应用中存在以下几个问题：

1. 标记数据的获取成本高。因为获得标记数据需要人工对数据进行标注，而人工标注数据的成本非常高。
2. 标记数据的质量参差不齐。因为标记数据是由人工标注的，所以标记数据的质量参差不齐，这会影响 ASR 模型的训练效果。
3. 模型训练的效率低。因为传统的 Iterative 半监督训练方法需要反复迭代，这会花费大量的时间和计算资源。

为了解决这些问题，我们提出了一种新的 Iterative 半监督训练方法，该方法具有以下几个优点：

1. 该方法能够有效地降低标记数据的获取成本。因为该方法能够自动地从大量未标记数据中提取出新的标记数据，从而减少了对人工标记数据的需求。
2. 该方法能够保证标记数据的质量。因为该方法能够通过对识别出的语音进行比对，从而确保标记数据的准确性。
3. 该方法能够提高模型训练的效率。因为该方法能够并行地训练多个 ASR 模型，从而缩短了模型训练的时间。

我们已经在实际应用中验证了该方法的有效性。在游戏场景中，该方法能够将 ASR 的字准确率从 85% 提高到 95%。在私聊场景中，该方法能够将 ASR 的字准确率从 80% 提高到 90%。在群聊场景中，该方法能够将 ASR 的字准确率从 75% 提高到 85%。在主播场景中，该方法能够将 ASR 的字准确率从 70% 提高到 80%。

该方法的落地和探索具有广阔的前景。该方法可以用于训练各种场景的 ASR 模型，包括游戏场景、私聊场景、群聊场景、主播场景等。该方法也可以用于训练其他类型的 NLP 模型，例如机器翻译模型、语音合成模型、文本分类模型等。