Mozilla DeepSpeech训练报目标转换序列时间不足错误如何解决？

(0) Invalid argument: Not enough time for target transition sequence (required: 28, available: 24)0You can turn this error into a warning by using the flag ignore_longer_outputs_than_inputs
(1) Invalid argument: Not enough time for target transition sequence (required: 28, available: 24)0You can turn this error into a warning by using the flag ignore_longer_outputs_than_inputs

上述报错由DeepSpeech底层使用的CTC（连接时序分类）损失计算逻辑触发：
CTC损失的核心规则是，输入语音经过模型下采样后的输出时间步长度，必须大于等于目标文本转换后的标签序列长度，才能完成语音和文本的对齐计算。本次报错说明存在部分训练样本的标签序列至少需要28个时间步才能完成对齐，但模型输出的可用时间步只有24，无法满足对齐要求，因此直接中断训练抛出错误。
你配置的--drop_source_layers 2参数会提升模型对输入语音的下采样倍率，进一步压缩输出的时间步长度，是触发该问题的重要诱因。

• 快速兼容方案：按照报错提示在训练命令中新增--ignore_longer_outputs_than_inputs True参数，该参数会将这类错误转换为警告，训练过程中自动跳过不符合长度要求的样本，不会中断训练流程，适合临时快速跑通训练的场景。
• 调整模型配置：将--drop_source_layers的取值从2修改为1或者0，降低模型的下采样倍率，提升输出的可用时间步长度，适配更长的文本标签序列。
• 数据集预处理：遍历检查train.csv、dev.csv、test.csv中的所有样本，过滤掉音频时长过短但对应标注文本过长的无效样本，从数据源层面彻底避免长度不匹配的问题。
• 自定义适配方案：如果需要保留现有--drop_source_layers 2的配置，也可以统一对数据集中的过长标注文本做裁剪处理，保证所有样本的标签序列长度都符合模型输出时间步的上限要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danish Bansal