whisper全量微调相关问题

[wangyarududu]

您好，想请教一下微调的相关问题：

1. 通过首页的测试结果表格，可以看到使用aishell finetune的结果比使用wenetspeech finetune的结果在test_meeting上的效果还要好。这个不太符合常理吧？毕竟wenetspeech数据量非常大。从这个结果看的话，wenetspeech finetune之后没有什么优势啊？
2. 为什么没有开放全量微调的代码？whisper基础模型虽然能识别中文，但是不是说还是更擅长英文吗，所以如果目标业务场景是中文的话，且同时存在大量的数据比如wenetspeech数据，是不是就可以全量微调一个汉化版本的whisper模型？楼主能否开放全量微调的加速训练版本：）？

[yeyupiaoling]

1. 可能test_meeting与aishell数据集更加相近，所以才导致这种情况。但test_net表现是正常的。
2. 全量参数微调，非常消耗资源，没有开发的计划。whisper训练的英文数据集比其他语言的数据集加起来都多。所以英文效果更好。