ModelScope是不是要将训练原本的声音和结果发您看看帮忙分析下？

根据您的描述，ModelScope在训练过程中可能没有正确地处理背景噪声。这可能是由于模型的预测结果与实际声音之间的差异导致的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 使用更复杂的模型：尝试使用更高级的模型，如深度神经网络（DNN）或循环神经网络（RNN），这些模型可能在处理复杂的声音信号方面表现更好。

2. 数据增强：通过对训练数据进行预处理，如添加白噪声、混响等，可以提高模型对背景噪声的鲁棒性。

3. 调整训练参数：尝试调整训练参数，如学习率、批次大小等，以找到最佳的训练效果。

4. 使用预训练模型：如果可能的话，可以使用预训练的模型作为起点，然后在此基础上进行微调。这可以帮助模型更好地捕捉到声音信号中的有用信息。

5. 检查代码实现：确保您的代码实现正确无误，特别是在处理声音信号的部分。您可以使用一些音频处理库，如librosa或pydub，来分析声音信号并找出潜在的问题。

模型库里有降噪模型，您看下能不能用。https://modelscope.cn/models?name=%E9%99%8D%E5%99%AA&page=1 ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”