Created by: luweishuang

我使用 aishell的预训练模型做 python infer.py，超参数采用aishell/run_infer_golden.sh里面的值, 在aishell的数据集train, dev, test数据集上的平均 cer 各为 0.015873， 0.086128， 0.029167，识别结果比较好。但是当我使用自己的数据集进行测试的时候，识别结果非常糟糕，平均 cer 为 1.153333。 我使用的测试音频是 16k 采样率，16位的， test_wavs_16k.zip aishell 预训练模型的识别结果(lm 使用的zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm)： groundtruth label: 出租房屋的话收益如何 predict label: 澳洲房屋的话称如 Current error rate [cer] = 0.500000

    groundtruth label: 我不太清楚地铁通吗
    predict label: 偶然之后二十二日
    Current error rate [cer] = 1.000000

    groundtruth label: 有没有健身房之类的
    predict label: 有的也不少一人的
    Current error rate [cer] = 0.777778

是有其他需要改动的地方吗？ 还是 aishell 模型不适用于该种数据集，finetune aishell的预训练模型会有帮助吗