modelscope-funasr中，在线模型怎么配置能支持16k采样率?

在使用 modelscope-funasr 时，如果需要配置在线模型以支持 16kHz采样率，可以按照以下步骤进行操作和优化：

1. 确认模型支持的采样率

根据知识库中的信息，不同的模型对采样率的支持有所不同。例如： - paraformer-realtime-v2 支持任意采样率。 - paraformer-realtime-v1 仅支持 16kHz 采样率。 - paraformer-realtime-8k-v2 和 paraformer-realtime-8k-v1 仅支持 8kHz 采样率。

因此，如果您当前使用的模型仅支持 8kHz，建议切换到支持 16kHz 的模型（如 paraformer-realtime-v1 或 paraformer-realtime-v2）。

2. 配置音频参数

在调用模型时，必须明确指定音频格式、声道和采样率。以下是关键配置项： - 音频格式：支持 pcm、wav、mp3、opus 等格式。 - 音频声道：必须为单声道。 - 音频采样率：设置为 16000。

示例代码中，您可以通过以下方式配置参数：

nls_config = {
    "sample_rate": 16000,  # 设置为16kHz
    "format": "pcm",       # 指定音频格式
    "channel": 1           # 单声道
}

3. 调整录音模块

为了确保录音质量，建议直接以 16kHz 采样率录制音频，而不是先录制高采样率再降采样。这样可以避免性能损耗并提高识别效果。

在 Android SDK 中，可以通过以下方式设置录音参数：

public final static int SAMPLE_RATE = 16000;  // 设置采样率为16kHz
audioRecord = new AudioRecord(
    MediaRecorder.AudioSource.MIC,
    SAMPLE_RATE,
    AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
    AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,
    bufferSize
);

同时，请确保录音模块正常初始化，并检查是否有其他应用占用麦克风资源。

4. 检查服务端模型配置

如果使用的是阿里云公共云 ASR 服务，请确认控制台上所选模型的采样率与实际音频一致。例如： - 如果选择 16kHz 模型，则音频采样率也必须为 16kHz。

对于专有云环境，请检查 service/resource/asr/default/models/readme.txt 文件中定义的采样率是否匹配。

5. 使用语义断句和热词优化

为了进一步提升识别效果，可以启用以下功能： - 语义断句：添加参数 enable_semantic_sentence_detection，以提高标点断句的准确性。 - 热词优化：针对特定词汇（如专业术语或人名），通过自学习平台训练热词模型，设置相应权重。

示例代码：

params = {
    "enable_semantic_sentence_detection": True,  # 启用语义断句
    "hotwords": "银税e贷:10"                    # 设置热词及权重
}

6. 注意事项

• 采样率一致性：实际语音采样率、调用参数中的采样率和服务端模型采样率必须保持一致，否则可能导致识别效果不佳。
• 音频大小限制：单次识别的音频文件大小应不超过 512MB，总时长不超过 12小时。
• 网络稳定性：实时语音识别对网络要求较高，建议增加重试机制以应对断网情况。

通过以上配置和优化，您可以有效解决 16kHz 采样率下的识别问题，同时避免因降采样导致的性能损耗。