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BERT 与 RoBERTa：哪种模型更适合分析转录的语音？

作者：David Nguyen 11 分钟阅读
在本文中

你是否曾好奇，当你将一段录音上传到你的 自动转录 平台？现代语音转文本系统可能包含多个人工智能组件：自动语音识别将音频转换为文本，而语言模型和其他自然语言处理（NLP）系统则可以对该文本进行分析、分类、摘要或优化。.

BERT 和 RoBERTa 是两种在文本理解领域颇具影响力的模型。虽然它们均无法直接将音频转录为文本，但通过比较二者，有助于说明语言模型预训练的改进如何影响对话转录文本的下游分析。 RoBERTa 优化的预训练方法在多个主要自然语言处理（NLP）基准测试中取得了比原始 BERT 更优异的成绩，其中包括一项涉及社交媒体非正式语言的情感分析研究。.

主要收获

  • RoBERTa 的表现比 BERT 高出 2.85 个百分点 在2025年的一项情感分类研究中，实现了 90.45% 与 87.60% 的准确度对比 基于10,000条与心理健康相关的英语推文数据集。结果表明，该模型在该特定非正式文本任务上表现更优，而非转录准确率。.
  • RoBERTa 使用 动态遮罩 以及一个约50K字节级的BPE词汇表（相比之下，BERT的词汇表约为30K个令牌），此外还对原始的BERT预训练流程进行了若干其他调整。.
  • 用于下游文本分析的语言模型不应与将音频转换为文本的自动语音识别模型混为一谈。.
  • 在多个主要的自然语言处理（NLP）基准测试以及上述非正式文本情感分析任务中，RoBERTa 表现均优于原始 BERT，但这些结果并不能证明基于 RoBERTa 的系统能够生成更准确的转录文本。.
  • Sonix 提供内置的 人工智能分析工具, ，包括情感分析、自动摘要、主题分析和话题识别。.
  • 全面的人工智能分析功能表明其具备强大的下游自然语言处理能力，尽管这些功能本身并不能揭示究竟是哪种模型在驱动该平台的转录引擎。.
  • Sonix 支持 自动转录 支持54种以上语言，为处理各类语音内容的团队提供多语言工作流程。.
  • Sonix maintains 企业级安全 控制措施，并已通过 SOC 2 II 类认证。.

理解语音识别中的大型语言模型

语言模型改变了语音转为文本后对转录文本的处理方式。但需要明确区分语言模型与自动语音识别（ASR）：ASR 通过处理音频信号生成转录文本，而 BERT 和 RoBERTa 等以文本为中心的语言模型则对生成的文本进行处理。.

试想一下，你是如何在别人说话中途就理解其意思的。 你不仅仅是在考虑单个词汇；而是根据上下文来解读每个词。这本质上就是BERT和RoBERTa等模型对文本所做的工作——它们利用Transformer架构，根据周围上下文来处理词汇。例如，BERT就是专门设计来学习同时受左右文本上下文共同影响的表征的。.

这对转录本分析为何重要：

  • 有助于根据句子上下文区分含义模糊的词语
  • 支持对人、组织及其他实体的命名实体识别
  • 支持情感和主题分类
  • 有助于分析非正式或口语化的文本
  • 与适当的模型和系统结合使用时，支持后续的摘要生成和信息提取

相比之下，说话人重叠、口音、音频噪声以及说话人分离等问题，主要对转录系统中的语音识别和分段处理环节构成挑战。.

BERT：改变一切的基础

BERT（基于Transformer的双向编码器表示）于2018年问世，并成为现代自然语言处理领域最具影响力的模型之一。这一由谷歌研发的模型引入了深度双向预训练技术，使其表示能够同时考虑文本的左侧和右侧上下文。.

BERT的工作原理：

BERT采用了一种称为“掩码语言建模”的技术，在训练过程中，会隐藏或修改选定的词元，从而迫使模型根据上下文进行预测。这种双向方法相较于仅单向处理上下文的语言表示方法，代表了一项重大进步。.

BERT 的主要规格：

  • Tr1TP4主要基于BooksCorpus和英语维基百科
  • 使用了一个约30,000个词的词汇表
  • 在原始实现中，采用预处理阶段生成的遮罩方法
  • 包括一项“下一句预测”（NSP）预训练任务

这些特征在最初的 BERT 研究及其后续对预训练流程的分析中都有记载。.

BERT 的优势在于：

  • 文本分类任务
  • 命名实体识别
  • 问答系统
  • 一般语言理解任务

BERT在对话文本方面的特点：

尽管具有开创性，但 BERT 的原始预训练设置与 RoBERTa 等后续模型有所不同。其较小的预训练语料库、掩码处理流程、词汇表以及 NSP 目标，都成为了后续实验的研究方向。.

RoBERTa：优化后的演化

Facebook AI（现更名为Meta）于2019年发布了RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach），在调整BERT底层架构的同时，也对预训练流程中的关键部分进行了修改。 其作者报告称，在包括GLUE、RACE和SQuAD在内的主要基准测试套件上，该模型的表现优于原始BERT。.

RoBERTa 的独特之处在于：

Training 数据：

  • BERT：在 RoBERTa 研究人员描述的对比中，其大小约为 16GB
  • RoBERTa： 超过160GB 在其扩展的训练设置中，覆盖了五个英语语料库

蒙版方法：

  • BERT：原始实现中的静态/预处理掩码
  • RoBERTa：动态掩码

词汇量：

  • BERT：约3万
  • RoBERTa：约5万字节级别的BPE

NSP 任务：

  • BERT：已包含
  • RoBERTa：已删除

Training 时长：

  • BERT：原始训练流程
  • RoBERTa：针对大幅延长预训练时间进行的进一步实验

RoBERTa预训练的优势：

  • 动态遮罩: 与依赖预处理阶段生成的掩码模式不同，RoBERTa 每次向模型输入序列时都会生成一个新的掩码模式。在研究人员进行的受控实验中，在所有评估任务中，动态掩码的表现与静态掩码相当，或略胜一筹。.
  • 更大的、以字节为单位的词汇量: 该 50K 字节级 BPE 该系统能够对任意输入文本进行编码，且不会引入未知令牌。RoBERTa的研究人员认为这种通用编码特性是有益的，尽管他们早期的实验发现，不同编码方法之间的性能差异微乎其微。.
  • 已删除 NSP 任务: RoBERTa 在其优化的预训练流程中去除了“下一句预测”（NSP）损失项。研究人员发现，在不采用 NSP 的其他预训练方案中，其性能在多个评估文本基准上能够与原方案持平或更胜一筹。.
  • 更多 training 数据: RoBERTa的扩展训练使用了来自多个语料库的超过160GB的文本，使该模型接触到的文本材料不仅比原始BERT设置多得多，而且种类也更加丰富。.

绩效差距：数据究竟揭示了什么

一项2025年的比较研究为这两种模型在某项非正式文本任务上的差异提供了一个有用的例子。研究人员利用10,000条与心理健康相关的英语推文，对BERT和RoBERTa在情感分类方面的表现进行了比较。RoBERTa取得了 90.45% 精度, 89.78%的精确率，以及91.02%的召回率。BERT实现了87.60%的准确率、86.12%的精确率，以及85.37%的召回率。.

研究人员将RoBERTa更优异的性能部分归因于其更大的预训练语料库以及去除了NSP，并指出它在处理社交媒体数据集中的非正式语言和情感表达方面表现更佳。.

不过，这一区别很重要： 这是一项针对推文文本的情感分类实验，而不是转录实验. 该研究未对音频识别、词错误率、说话人识别或录音对话中的表现进行评估。研究人员还指出，他们的数据集仅涵盖了10,000条英语推文，因此该模型在此场景之外的泛化能力有限。.

分析对话记录的潜在优势：

  • 口语: 基于广泛文本数据集训练的 trai 模型，可能有助于对缩略语、不完整句子、俚语和非正式表达进行下游分析。.
  • 情感内容: 像 RoBERTa 这样的微调文本模型能够对转录文本执行情感和情绪分类任务。.
  • 语境消歧: 双向语境表示有助于区分模棱两可文本中的含义。.
  • 实体与主题分析: 先进的自然语言处理（NLP）系统可以在语音转录完成后识别实体、话题、主题及其他模式。.

这些优势在于 文本分析, ，这并不意味着RoBERTa本身对音频的识别更准确。.

这对选择转录工具意味着什么

大多数用户无需根据转录平台是否使用 BERT、RoBERTa 或其他特定架构来选择平台。现代服务可能会针对语音识别、说话人处理、情感分析、摘要生成、翻译及其他任务，分别采用不同的专用模型。.

相反，应评估对您的工作流程至关重要的结果和功能：

复杂转录组分析的迹象：

  • 内置情绪分析
  • 自动摘要和主题提取
  • 多转录本分析功能
  • 自定义提示或结构化分析
  • 实体与主题检测
  • 跨转录本集合的搜索与分析

需要单独评估的重要转录功能：

  • 实际录音的准确性
  • 带有口音和背景噪音的表演
  • 发言人身份
  • 专业术语的处理
  • 自定义词汇表支持
  • 周转时间

提供全面服务的平台 人工智能分析功能 例如主题分析、情感分析、话题检测、实体提取、自动摘要和文件夹级分析等，显然提供了先进的下游自然语言处理功能。然而，这些功能并不能揭示支撑底层语音识别引擎的架构。.

先进自然语言处理技术如何助力专业转录工作流程

对于每天需要处理数小时录音的企业而言，将可靠的语音识别技术与后续的语言分析相结合，可以显著改变团队利用录音转录文本所能实现的功能。.

转录完成后，先进的自然语言处理（NLP）工具可以：

  • 分析对话记录文本中的情感倾向
  • 识别主题、话题和实体
  • 生成摘要
  • 回答关于成绩单内容的问题
  • 分析文件集合中的模式

这些功能与负责识别语音词汇本身的ASR系统有所不同。.

Sonix 整合了 自动转录 并集成在同一平台内的分析工具。Sonix 目前支持 54 种以上语言的转录，并提供包括自动摘要、情感分析、主题分析、话题检测以及跨多个文件的文件夹级分析在内的 AI 功能。.

实际工作流程：

  • 将您的录音上传到诸如……之类的平台 Sonix
  • 获取带有时间戳和发言者标识的文字记录
  • 查看由人工智能生成的、突出显示关键点的摘要
  • 对记录文本的情感分析回顾
  • 分析多个转录本以发现更广泛的模式
  • 导出您的内容，以便进行视频编辑、添加字幕或制作文档

Sonix 在其当前功能集的官方文档中详细介绍了发言人识别、时间戳、AI 分析以及多种转录文本导出选项。.

这种综合方法既能将录音转换为可编辑的文字记录，也能将其转化为可供进一步分析的材料。.

构建正确的转录工作流程

根据转录工具已验证的功能而非对其底层架构的假设来选择，有助于您进行更有意义的比较。以下是应优先考虑的方面：

专业应用必备功能：

  • 准确性的一致性: 在真正能反映您实际工作情况的录音和条件下测试性能
  • 语言广度: Sonix 支持 54 种以上语言的转录，并提供 自动翻译 在其当前的翻译功能页面上，支持55种以上的语言
  • 安全合规: Sonix 是 获得 SOC 2 类型 II 认证 并在其安全页面上列出了其他安全控制措施
  • 协作工具: 团队特色, 共享工作流和评论功能可简化审阅流程
  • 分析整合: 内置的 AI 工具可以减少将转录数据转移到独立分析平台的必要性

向任何转录服务提供商提出的问题：

  • 对于与我的内容类似的内容，你们能达到什么样的准确率？
  • 你们提供情感分析或其他转录分析功能吗？
  • 您是如何处理技术术语和专用词汇的？
  • 有哪些安全认证能保护上传的录音？
  • 我可以分析多个转录本中的模式吗？

这些答案通常比试图推测服务提供商使用了哪种未公开的模型架构更有用。.

Sonix 的优势：您进行大型语言模型分析的基石

在语言模型能够将您的语音内容作为文本进行分析之前，您需要一份能够准确反映实际语音内容的文字记录。文字记录中的错误可能会影响后续的摘要生成、分类、搜索结果及其他分析。.

Sonix 整合了 自动转录 该工具具备编辑和分析功能，旨在帮助团队审阅和处理其转录文本。其自动转录功能目前支持说话人识别、时间戳、用于专业术语的自定义词典，以及54种以上语言的转录。.

Sonix 针对口语工作流的方法：

这对您的LLM工作流程为何重要：

无论您是使用外部语言模型分析转录文本，还是利用 Sonix 的内置分析功能，转录文本的质量都会影响下游处理中可获取的信息。.

此外，切勿仅凭功能列表就推断平台的架构。情感分析、摘要生成和主题提取虽能展示下游的AI能力，但并不能揭示转录引擎本身是采用BERT、RoBERTa还是其他架构。.

对于致力于从语音内容中提取洞察的团队而言，转录平台不仅仅是一个工具。它提供了下游分析所依赖的文本。Sonix 将转录工作流与内置分析工具相结合，专为希望在一个平台上将录音转化为可搜索、可分析内容的团队而设计。.

常见问题

BERT 或 RoBERTa 能直接转录音频文件吗？

无论是 BERT 还是 RoBERTa，都无法直接将音频转录为文本；它们都是以文本为中心的语言表示模型。 自动语音识别系统负责将音频信号转换为文本。随后，转录工作流可能会应用独立的语言模型或自然语言处理（NLP）系统来执行分类、情感分析、摘要生成、实体提取或其他后处理任务，但具体架构因服务提供商而异。.

为什么转录公司不公开他们使用的是哪些模型？

转录平台并不总会公布其技术栈中每个模型或组件的details，因此仅凭功能列表通常无法判断某项服务是使用了BERT、RoBERTa还是其他架构。 情感分析、自动摘要和多转录文本分析等功能展示了AI的下游应用能力，但它们并不能作为语音识别所用架构的可靠依据。在比较不同平台时，应重点关注其已验证的转录性能和公开的功能列表，而非试图推测未公开的模型。.

模型选择实际上对转录准确率有多大影响？

所引用的研究并未回答这个问题。 研究发现，在一项涉及10,000条心理健康相关推文的情感分类任务中，RoBERTa的TP5T准确率为90.451，而BERT的TP5T准确率为87.601；但分类准确率与转录准确率或词错误率并非同一指标。 因此，该研究无法用于计算 RoBERTa 在音频录音中能避免多少转录错误。.

哪些功能表明一个转录平台采用了先进的自然语言处理技术？

内置 人工智能分析 情感分析、主题分析、话题检测、实体提取、自动摘要和多文件分析等功能，表明该平台具备先进的文本分析能力。这些功能并不一定能揭示其语音识别系统采用的是哪种模型，因为转录和下游自然语言处理（NLP）可能由不同的模型分别处理。 Sonix 目前在其官方“AI 分析”页面上详细介绍了所有这些分析功能。.

如何测试某家转录服务是否能很好地处理口语？

上传能体现您实际工作流程的内容，包括涉及多名发言者、专业术语、口音，或录音条件不理想的录音（如果这些情况在您的使用场景中较为常见）。 评估词汇准确率、说话人识别、术语处理、时间戳以及所需的手动修正量。使用您自己的录音进行测试，比仅凭底层语言模型的名称来推断性能，能提供更有力的转录质量证据。.

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