老师好！我现在ModelScope思路有问题吗？我早上在手机上训练的，声音跟我本人有些失真。现在部署

声音失真可能是由于多种原因导致的，例如录音设备的质量、录音环境的噪声等。这些因素可能会影响模型的训练效果和数据质量。

如果你已经部署了加大样本的模型，并且使用更好的录音设备和环境进行训练，那么训练效果可能会有所提升，但是具体效果还需要根据实际情况进行评估。

在进行模型训练时，需要注意以下几点：

数据质量：训练模型的数据质量是影响模型效果的重要因素，需要保证数据的准确性、完整性和一致性，避免噪声和干扰等因素对数据的影响。

数据量：数据量也是影响模型效果的重要因素，需要保证数据量足够大，并且具有代表性，以避免过拟合和欠拟合等问题。

训练算法和参数：训练算法和参数也是影响模型效果的重要因素，需要选择合适的算法和参数，并且进行适当的调优和优化，以获得更好的训练效果。

模型评估和测试：训练完成后，需要对模型进行评估和测试，以检查模型的性能和稳定性，并且进行调整和改进，以达到预期的效果。