# 我为语音转文字应用微调了一个 LLM，用来清理转写文本 - 原标题：I fine-tuned an LLM to clean up transcriptions for my voice-to-text app - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-28 - 首次精选：2026-10-29 09:33 - 分级：值得看 - 学习层级：进阶 - 主题：[finetuning-adaptation]()（第 10 位）、[speech-audio-agents]()（第 17 位）、[local-model-deployment]()（第 28 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xhr7xz/i\_finetuned\_an\_llm\_to\_clean\_up\_transcriptions\_for]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_3f547b3941fb]() ## 摘要 一篇 r/LocalLLaMA 社区帖子，作者为自己开发的语音转文字应用 WhisperNow 微调本地 LLM 做文本清理，去除口头填充词、误起头、自我纠正并格式化列表。帖子介绍了 66,557 行的数据集（合并公开数据与合成听写内容），说明训练中发现的薄弱点及补充样本的做法，并给出 LFM2.5 1.2B/2.6B、Qwen3.5 4B 三个全量微调模型在 GPU 与 CPU 上的耗时对比，以及与若干云端 API 的延迟对照。适合在做本地语音输入或文本后处理模型微调的人阅读。 ## 原帖 > I built a voice-to-text app, WhisperNow . But there are a thousand and one WisprFlow clones out there, so I went further and fine-tuned my own LLMs for the cleanup step. They remove fillers, false starts, self-corrections, and formats lists, all locally. — stephan273 · 2026-10-28 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人为自己的语音转文字应用 WhisperNow 微调了专门做“清理”的小模型，本地去除口头语、口误起头、自我更正并格式化列表，以区别于大量 WisprFlow 克隆产品。数据方面：先用 aawaaz、handy、Disfl-QA 等公开数据集加合成听写（邮件、会议记录、菜谱、口述命令）拼成 66,557 行，清洗后的参考答案由 gpt-6.1-sol 用应用发给云模型的同一提示生成。训练中发现薄弱点（长听写、识别错词、被截断的词如 "interf interface"、被字面使用的更正词如 "scratch behind the dog's ears"），据此补数据重训。全量微调了 LFM2.5 1.2B（应用默认，显存 1.6GB，100 词听写 RTX 5070 上 0.18s、Ryzen 9 8945HS 上 2.3s）、LFM2.5 2.6B、Qwen3.5 4B 三个基座。… ## 讨论区核心观点 依据 8 条评论。 - 有人质疑这类工具的用户群本就擅长打字，用处有限。（[出处]()） - 反驳上述质疑：目标用户是常边想边说、需整理零散想法的商务人士，场景不限于桌面（如车里用平板/手机），应用面远不止本地模型爱好者。（[出处]()） - 有人称赞演示视频的剪辑与配乐，发帖人说明是用 Claude 配合 Remotion、给出一个主提示加十来个微调提示做成，音乐来自 pixabay 并让节拍对齐画面。（[出处]()） - 有人把它概括成“在别人发现我脑子多乱之前先修句子的小编辑器”。（[出处]()） - 有人表示正想清理语音笔记，没想到小本地模型能在这个任务上胜过更大的云模型，觉得很实用。（[出处]()） - 有读者想把这类功能用到 RLF 场景中。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）