modelscope-funasr在不加语言模型的情况下，想提高电影名的识别率 ，只能进行微调吗？

在不加语言模型的情况下，如果想提高电影名的识别率，微调确实是主要方法之一。但除此之外，还可以通过以下方式优化识别效果：

1. 使用自定义热词功能

• 如果您希望快速提升特定电影名的识别准确率，可以利用自定义热词功能。通过设置热词，可以在语音识别过程中对特定词汇（如电影名）进行加权，从而提高这些词汇的识别优先级。
• 操作步骤：
  1. 在阿里云智能语音交互平台中启用热词功能。
  2. 将需要优化的电影名添加为热词，并设置权重值（通常建议从较高的权重开始测试）。
  3. 测试并调整权重，观察识别效果是否改善。
• 注意：此方法适用于少量关键词的优化，且无需重新训练模型。

2. 优化音频输入质量

• 音频质量直接影响语音识别的效果。如果电影名的识别率较低，可能与音频本身的清晰度、背景噪声或发音方式有关。
• 优化建议：
  1. 确保音频采样率与模型要求一致（如16000 Hz或8000 Hz），避免因采样率不匹配导致识别错误。
  2. 减少背景噪声，确保说话人声音清晰。
  3. 对于多声道音频，建议设置参数first_channel_only=true，仅识别首个声道，避免重复识别问题。

3. 人工校验与语料积累

• 如果您有大量包含电影名的历史数据，可以通过人工校验的方式生成高质量的标注结果，并将其作为训练语料。
• 操作步骤：
  1. 使用智能对话分析工具对语音文件进行转写和人工校验。
  2. 下载校验后的正确文本，提取包含电影名的句子。
  3. 按照语料要求（如UTF-8编码、每行长度不超过500字符等）整理语料。
• 这些语料可以用于后续的模型微调或自学习模型训练。

4. 模型微调

• 如果上述方法无法满足需求，微调是更深层次的优化手段。通过在通用模型的基础上进行微调，可以针对特定场景（如电影名识别）进行定制化训练。
• 操作步骤：
  1. 收集与电影名相关的高质量语料，确保语料覆盖目标场景中的高频词汇和专有名词。
  2. 使用阿里云自学习平台上传语料并训练自定义模型。
  3. 训练完成后，通过模型对比功能评估自定义模型的识别准确率，并根据差异进一步优化语料。
• 注意：微调需要一定的技术基础和计算资源，适合对识别效果有较高要求的场景。

5. 上下文增强

• 如果电影名的识别依赖于上下文信息，可以通过增加上下文提示来辅助识别。例如，在语音输入中加入更多与电影相关的描述性内容，帮助模型更好地理解语义。

总结

在不加语言模型的情况下，除了微调外，您还可以通过自定义热词功能、优化音频输入质量、人工校验与语料积累等方式提升电影名的识别率。如果这些方法仍无法满足需求，建议结合微调进行深度优化。