modelscope-funasr的这两个参数有人调整过吗？降噪的效果怎么样？

在提供的参考资料中，并未直接提到VAD模型的max_end_silence_time和speech_noise_thres参数的具体调整情况或降噪效果。然而，根据相关文档中的信息，可以推测这些参数可能与语音识别中的断句检测和噪声处理功能有关。

1. 关于max_end_silence_time参数

max_end_silence_time参数的作用可能类似于max_sentence_silence，后者在Paraformer实时语音识别API中有详细说明。max_sentence_silence用于设置语音断句检测的静音时长阈值，当一段语音后的静音时长超过该阈值时，系统会认为一个句子已经结束。
- 默认值：800ms（范围为200ms～6000ms）。 - 适用场景：此功能仅对v2系列模型生效，并且需要关闭语义断句（semantic_punctuation_enabled=False）后才生效。 - 调整建议：如果用户希望调整断句灵敏度，可以通过修改该参数实现。例如，降低阈值会使系统更快地判断句子结束，而提高阈值则会让系统等待更长时间的静音。

虽然max_end_silence_time未明确提及，但其作用可能与此类似，具体调整效果需结合实际应用场景测试。

2. 关于speech_noise_thres参数

speech_noise_thres参数可能与语音识别中的噪声过滤功能相关。在Paraformer实时语音识别API中，提到了disfluency_removal_enabled参数，用于过滤语气词，默认关闭。虽然没有直接提到降噪阈值的调整，但以下几点可能对理解该参数有帮助： - 噪声过滤：在语音识别任务中，噪声阈值的调整通常会影响系统对背景噪声的敏感程度。较低的阈值可能会导致系统误将噪声识别为语音，而较高的阈值可能会过滤掉部分有效语音信号。 - 降噪效果：降噪效果的好坏取决于模型的训练数据和算法设计。如果用户希望优化降噪效果，可以尝试调整相关参数并结合实际音频数据进行测试。

3. 降噪效果评估

目前知识库中未提供具体的降噪效果评估数据。如果用户希望了解max_end_silence_time和speech_noise_thres的实际调整效果，建议： 1. 实验验证：通过调整参数并使用不同噪声环境下的音频数据进行测试，观察断句和降噪的表现。 2. 参考文档：查阅ModelScope平台上的FunASR模型文档，寻找更多关于VAD模型的参数说明和调优指南。 3. 联系技术支持：如果参数调整后仍无法达到预期效果，可以联系阿里云技术支持团队获取进一步指导。

4. 重要提醒

• 参数调整需谨慎：某些参数（如max_sentence_silence）仅对特定模型版本生效，请确保使用的模型支持相关功能。
• 延迟与准确性权衡：开启语义断句（semantic_punctuation_enabled=True）可能会增加延迟，但能提高断句准确性，适用于会议转写等场景；而关闭语义断句则更适合交互场景。

如果您有更多具体需求或希望获取进一步的技术支持，请提供更多上下文信息以便我们更好地为您解答。