modelscope-funasr解析出来的角色人对话不全，是哪里参数没设置对吗？

在使用 modelscope-funasr 进行语音分角色识别时，如果解析出来的角色对话不全，可能是由于以下几个关键参数未正确设置或功能限制导致的。以下是详细分析和解决建议：

1. 确认是否启用了说话人分离功能

根据知识库资料，实时语音识别可以通过设置 Transcription.DiarizationEnabled 参数为 true 来开启说话人分离功能。如果该参数未启用，系统将不会尝试区分不同说话人的角色。

解决方法： 确保在调用模型时设置了以下参数：

"Transcription.DiarizationEnabled": true

2. 检查说话人数配置

即使启用了说话人分离功能，如果未正确配置说话人数（Transcription.Diarization.SpeakerCount），可能会导致角色区分不准确或对话内容不全。

解决方法： - 如果明确知道对话中参与的人数，可以设置具体的数字。例如，如果是两人对话，可设置为：

"Transcription.Diarization.SpeakerCount": 2

• 如果不确定具体人数，可以设置为 0，表示系统会自动判断不定人数的对话场景。

3. 语音文件格式与采样率限制

根据知识库资料，目前仅支持 8k 采样率单通道语音 的角色分离功能，并且需要通过设置 auto_split 参数为 true 来开启智能分轨。如果输入的语音文件不符合这些要求，可能导致角色识别不完整。

解决方法： - 确保输入的语音文件为 8k 采样率单通道 格式。 - 在参数中添加以下设置以启用智能分轨：

"auto_split": true

4. 非人声噪音过滤阈值的影响

语音识别中的非人声噪音过滤阈值（取值范围：-1 ~ 1）可能会影响语音片段的判定。如果阈值设置不当，部分语音可能被误判为噪音而被过滤掉，从而导致对话内容不全。

解决方法： - 调整非人声噪音过滤阈值，使其更倾向于保留语音内容。例如，将阈值设置为接近 -1 的值：

"NonSpeechNoiseFilterThreshold": -0.5

• 注意：此参数属于高级参数，调整后需重点测试效果。

5. 静音时间与断句设置

语音识别中的最长静音时间（LongestSilenceDuration）和单句最长结束时间（MaxSentenceEndTime）参数也会影响语音分段和角色识别的完整性。

解决方法： - 确保静音时间设置合理，避免因静音间隔过长导致强制断句。例如：

"LongestSilenceDuration": 2000  // 单位为毫秒

• 设置单句最长结束时间，避免因单句话过长而被截断。例如：

  "MaxSentenceEndTime": 10000  // 单位为毫秒
  

6. 功能限制与迭代说明

需要注意的是，当前的角色分离功能仍存在一些限制： - 无法定位具体角色的身份（如呼叫人或被呼叫人）。 - 16k 采样率的角色分离功能尚处于内测阶段，暂未对外开放。

解决方法： - 如果您的语音文件为 16k 采样率，建议先将其转换为 8k 采样率再进行处理。 - 持续关注官方更新，未来可能会提供更多功能支持。

总结建议

请按照以下步骤逐一排查问题： 1. 确认启用了说话人分离功能（Transcription.DiarizationEnabled = true）。 2. 配置正确的说话人数（Transcription.Diarization.SpeakerCount）。 3. 确保语音文件为 8k 采样率单通道格式，并启用智能分轨（auto_split = true）。 4. 调整非人声噪音过滤阈值和静音时间参数，优化语音识别效果。 5. 注意当前功能的限制，必要时对语音文件进行预处理。

如果以上调整后问题仍未解决，建议联系技术支持团队进一步排查。