在ModelScope中，想问问有没有实时语言识别的好用的模型

在ModelScope中，存在几款优秀的实时语言识别模型。例如，UniASR模型是一种两遍刷新的端到端语音识别模型，它能够以高精准度实时进行语音识别。另一个值得推荐的模型是Paraformer中文通用语音识别模型，它是通过工业级数万小时的标注音频进行训练的，具有很好的通用识别效果，可以广泛应用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等场景。此外，WeNet中采用的U2模型也是一款性能出色的实时语言识别模型，它使用Joint CTC/AED的结构进行训练，并通过dynamic chunk的训练技巧使Shared Encoder能够处理长序列。你可以根据自己的实际需求和应用场景，选择最适合的模型。

在ModelScope中，存在一些优秀的实时语言识别模型。例如，UniASR模型是一种两遍刷新的端到端语音识别模型，它不仅识别精度高，而且能实时进行语音识别。另一个值得推荐的模型是Paraformer中文通用语音识别模型，这个模型使用了工业级数万小时的标注音频进行训练，具有很好的通用识别效果，可以应用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等场景。此外，阿里还在ModelScope上开放了涉及不同模型结构（如UniASR，Paraformer）、不同模型大小（如small，large）以及不同语种（如中文，英文，中英自由说，日语，俄语，印尼语等）的阿里工业级的语音识别模型。因此，你可以根据你的具体需求和场景来选择合适的模型。