是的，ModelScope-FunASR支持离线语音转写。您可以将音频文件或实时录音流作为输入，进行离线语音转写。
要使用ModelScope-FunASR进行离线语音转写，您需要按照以下步骤操作：
准备音频数据：将您的音频文件或实时录音流准备好。确保音频数据是合适的格式（例如WAV、MP3等），并且具有足够的质量以获得准确的转写结果。
安装依赖项：根据您使用的编程语言和环境，安装ModelScope-FunASR所需的依赖项。这可能包括SpeechRecognition库或其他相关的工具和库。
加载模型：加载预训练的ModelScope-FunASR模型。您可以从ModelScope-FunASR的GitHub仓库中获取预训练模型，并将其加载到您的代码中。
进行语音转写：使用加载的模型对音频数据进行语音转写。具体实现方式取决于您使用的编程语言和框架。通常，您需要将音频数据传递给模型，并等待模型返回转写结果。
处理转写结果：处理模型返回的转写结果。这可能包括去除标点符号、分词、实体识别等后处理步骤，以便获得更准确和有用的文本输出。
请注意，离线语音转写的准确性可能会受到多种因素的影响，包括音频质量、背景噪声、说话人口音等。为了获得更好的转写结果，建议在训练和使用过程中仔细调整参数和优化模型。
在ModelScope-FunASR中进行finetune时，可以通过以下步骤添加其他语种的词汇表：
准备其他语种的文本数据：首先，您需要收集包含该语种词汇的文本数据。这些数据可以是训练集、验证集或测试集。确保文本数据已经进行了适当的预处理，例如分词、去除标点符号等。
创建词汇表文件：将收集到的文本数据转换为词汇表文件。可以使用现有的工具或库来生成词汇表，例如使用Python的
collections.Counter类统计文本中的单词频率。然后，根据需要对词汇表进行排序和过滤，以保留最常见的单词。修改配置文件：打开ModelScope-FunASR的配置文件（通常是
config.yaml），找到与词汇表相关的部分。通常，这包括vocab_file参数，用于指定预训练模型使用的词汇表文件路径。将其更改为新生成的词汇表文件的路径。加载新的词汇表：在代码中加载新的词汇表文件。这通常涉及到读取文件内容并将其转换为一个词汇表对象。具体实现方式取决于您使用的编程语言和框架。
更新模型配置：将新的词汇表应用于模型的配置。这可能包括更新模型的输入层、嵌入层或其他相关组件，以便它们使用新的词汇表进行词汇查找。
重新训练模型：使用新的词汇表重新训练模型。确保在训练过程中使用正确的数据集，并监控模型的性能指标，如准确率、召回率等。
通过以上步骤，您可以在ModelScope-FunASR中添加其他语种的词汇表并进行finetune。请注意，具体的实现细节可能会因您使用的编程语言、框架和ModelScope-FunASR的版本而有所不同。建议参考ModelScope-FunASR的官方文档以获取更详细的指导。
