想研究下基于modelscope-funasr同时支持说话人识别与热词，里面是有什么技术障碍吗？

基于ModelScope-FunASR同时支持说话人识别与热词，可能会遇到以下技术障碍：

1. 多任务学习问题：在单个模型中同时进行说话人识别和热词检测需要处理多任务学习的问题。这涉及到如何有效地结合两个任务的特征，以及如何处理两者之间可能存在的冲突或竞争关系。

2. 数据平衡问题：说话人识别和热词检测的数据分布可能有所不同，导致模型在某些特定任务上的性能下降。例如，某些说话人的语音样本可能较少，或者某些热词在训练数据中的出现频率较低。

3. 模型结构与参数调整：为了同时优化两个任务，可能需要对模型的结构进行调整，或者使用一些特定的技术，如多任务学习中的权重共享或硬共享等。此外，模型的超参数选择也会受到影响。

4. 实时性要求：如果应用场景需要实时的热词检测和说话人识别，那么模型的推理速度和延迟就变得尤为重要。这可能需要对模型进行一些剪枝或量化操作，以减少模型的大小和计算复杂度。

5. 模型更新与维护：随着时间的推移，新的说话人和热词可能会不断出现，这就需要模型能够快速地进行更新和维护，以适应这些变化。

6. 许可证与合规性：在使用FunASR或其他相关模型时，需要确保遵循相关的模型许可协议。