Whisper 模型在静音段落中为何总是误识别特定文本？研究揭示背后原因

近日，一名用户在OpenAI的Whisper语音转文字模型讨论区中发现了一个有趣的现象。当使用该模型处理一段完全静音的音频文件时，无论这段静音文件的长度如何，Whisper都会生成相同的文字内容“ترجمة نانسي قنقر”，这在阿拉伯语中翻译为“由Nancy Qunqar翻译”。此现象引发了社区内的广泛关注和技术探讨。 事件发生于2025年6月13日，用户puthre通过简单的音频生成指令ffmpeg -f lavfi -i anullsrc=r=44100:cl=stereo -t 30 silence.wav创建了一段30秒的静音wav文件，并使用了Whisper的大型V3模型（--model large-v3）来处理该文件。结果令人惊讶，Whisper始终会生成“ترجمة نانسي قنقر”这一固定文本。这意味着，即使面对完全无内容的静默输入，该模型也趋向于输出这一特定的结果，而非简单地报告为空音频或错误信息。随后，puthre询问是否存在修复或规避这个问题的方法。 社区成员对此进行了多种猜测和尝试。misutoneko在一天后回应指出，V3版本的行为与早期版本存在差异，早期版本遇到静音时可能会生成各种无关的信息，但V3却总是重复同样的内容。misutoneko建议，可以尝试使用VAD（Voice Activity Detection）技术，这有助于识别实际有声音的部分，过滤掉沉默片段。此外，对于小型模型，一些方法如suppress_tokens技巧、设置初始提示词为句点（“.”）、调整logprob_threshold值至-0.4等，都可以有效减少这种情况的发生。然而，这些解决方案可能并不适用于V3大型模型。 随后，Navanit-git也在2025年7月8日加入讨论，询问是否有比V3更好的阿拉伯语音转文字模型。这表明该问题不仅涉及技术实现，还可能影响到选择合适的模型版本。 rjb729951在2025年7月17日进一步分享了类似的情况在德语环境中出现。他发现，在德语版本中，Whisper会将静默部分解读为“Untertitelung des ZDF für funk, 2017”。而且这种现象主要出现在视频的结尾部分，当有持续性的静音存在时尤为显著。 KillerX在讨论接近尾声时提供了可能的解释。根据2025年7月22日的回复，Whisper是在海量数据上训练而成的，包括YouTube上的音频及其对应的字幕。由于字幕制作者往往会在视频末尾添加版权说明，加上视频结尾常伴随静音或其他音效，这导致了模型误以为静音等于版权通知。此外，KillerX还提到了一个关于挪威语的例子，详细的研究可以在链接中找到：https://medium.com/@lehandreassen/who-is-nicolai-winther-985409568201 qpwo同样在2025年7月22日补充道，在英语环境下，Whisper通常会在静音处生成掌声音效描述，这进一步印证了Whisper对待静音的一般性行为模式。 业内专家指出，这其实揭示了深度学习模型的一个重要缺点——在处理极端或不常见数据时容易产生误判。虽然Whisper是一个强大的工具，在多样性和复杂性方面表现出色，但其对静音部分的处理方式显然需要改进，特别是在多语言环境下的适应性方面。OpenAI团队应当考虑针对此类特殊情况引入更强健的数据清洗和模型优化策略，以便改善用户体验。同时，用户在应用此类模型时也应了解其局限性，合理设置参数或结合其他技术手段以提高准确率。此外，Whisper的广泛应用背景涵盖了从语音助手到会议记录等多种场景，了解并解决这类问题对于提升其在各领域中的可用性至关重要。