modelscope-funasr，现在热词模型对不常见地名还是没起到作用， FST热词效果会好些？

针对您提到的“modelscope-funasr热词模型对不常见地名效果不佳”的问题，以及是否使用FST热词会更好，以下是详细解答：

1. 热词模型的作用与限制

热词模型的主要功能是通过为特定词汇（如业务关键词、人名、地名等）设置权重，提升这些词汇在语音识别中的优先级，从而改善识别效果。然而，热词模型的效果受以下因素影响： - 热词长度：热词建议不超过10个字，过长的词汇可能无法有效匹配。 - 语言上下文：单字或无上下文语义的词汇（如某些地名）识别难度较大，即使添加热词也可能效果有限。 - 权重设置：权重值需要合理调整，过高可能导致负面效果，影响其他词汇的识别准确性。

对于不常见的地名，如果其发音与其他词汇相似或缺乏上下文支持，热词模型可能难以显著提升识别效果。

2. FST热词的优势与适用场景

FST（Finite State Transducer，有限状态转换器）热词是一种更底层的热词实现方式，相较于普通热词模型，具有以下特点： - 更高的灵活性：FST热词可以直接嵌入到解码图中，适用于更复杂的语言模型优化场景。 - 更强的针对性：对于不常见地名等低频词汇，FST热词可以通过定制化语言模型进一步增强识别效果。 - 训练成本较高：FST热词需要基于业务相关语料进行定制化训练，且对语料的质量和覆盖范围要求较高。

因此，如果普通热词模型对不常见地名效果不佳，尝试使用FST热词可能会带来更好的效果，但需要额外的训练和调优工作。

3. 优化建议

为了提升不常见地名的识别效果，您可以按照以下步骤进行优化：

3.1 使用普通热词模型进行初步优化

• 添加热词：将不常见地名作为热词添加到热词组中，并设置合理的权重（建议初始值为2或4）。
• 验证效果：测试热词是否生效，若效果不明显，可适当增加权重，但需注意避免负面影响。

3.2 尝试FST热词

• 准备语料：收集包含目标地名的业务相关语料，确保语料覆盖多种上下文场景。
• 定制语言模型：基于语料训练定制化语言模型，并将FST热词嵌入到解码图中。
• 测试与迭代：评估FST热词的效果，根据bad case进一步优化语料和模型。

3.3 声学模型优化（可选）

如果地名识别问题主要由口音或背景噪音引起，可以考虑声学模型优化： - 标注数据：收集包含目标地名的标注数据，用于声学模型训练。 - 调整参数：通过设置speech_noise_threshold参数，降低噪音对识别的影响。

4. 重要提醒

• 热词权重限制：人名和地名类热词不支持设置权重，仅业务专属热词支持权重调整，且需通过API维护。
• 模型回收机制：语音识别模型如果90天内未在线上使用，系统会自动回收，请定期维护模型。
• 训练成本权衡：FST热词虽然效果更优，但训练和维护成本较高，建议在普通热词模型无法满足需求时再考虑使用。

综上所述，如果普通热词模型对不常见地名效果不佳，FST热词确实可能带来更好的效果，但需要投入更多资源进行定制化训练和优化。建议先尝试普通热词模型并调整权重，若仍无法满足需求，再考虑使用FST热词。