modelscope-funasr官网，提供的模型，设别非常不准，有什么好的解决办法吗？

如果您发现modelscope-funasr官网提供的模型准确率不高，可以尝试以下解决办法：

1. 检查输入音频的质量和清晰度。如果输入的音频质量较差或存在噪音干扰，可能会影响模型的识别准确率。建议使用高质量的音频文件进行测试。

2. 调整模型参数。modelscope-funasr提供了一些可调节的参数，例如采样率、帧长、帧移等，可以根据具体情况进行调整，以提高模型的准确率。

3. 尝试其他模型。modelscope-funasr官网提供了多个不同版本的模型，您可以尝试使用其他版本的模型进行测试，以找到最适合您需求的模型。

4. 自定义训练模型。如果您有大量特定领域的音频数据，可以考虑使用这些数据来自定义训练一个适合自己需求的模型。modelscope-funasr提供了丰富的API和工具，可以帮助您快速完成模型训练和部署。

针对您提到的ModelScope-FunASR官网提供的模型识别不准确的问题，有几个可能的解决方法：

1. 检查模型兼容性：请确保您选择的模型与您的数据集和应用场景相匹配。ModelScope提供了多种预训练模型，每个模型都有其特定的训练数据和适用场景。例如，如果您的音频数据较长，您可能需要选择一个能够处理长音频版本的模型，如"Paraformer-large长音频版本"。

2. 数据预处理：确保您的音频数据预处理得当，音频质量良好，且符合模型的输入要求。一些模型可能需要特定的预处理方法，如激励增强的热词定制支持，这可以提高热词的召回率和准确率。

3. 调整模型参数：根据您的需求调整模型参数，可能有助于改善识别准确性。例如，某些模型支持非实时和实时操作，根据您的应用场景选择合适的模式。

4. 重新训练模型：如果对现有模型的准确性不满意，您可以考虑使用自己的数据集重新训练模型。ModelScope提供了模型训练的教程和工具，可以帮助您完成这一过程。

5. 联系技术支持：如果问题依旧存在，建议联系ModelScope的技术支持获取更专业的帮助。他们可能能提供更深入的解决方案。

总的来说，解决模型识别不准确的问题需要综合考虑模型选择、数据处理、参数调整以及可能的模型再训练等多个方面。希望这些建议能对您有所帮助。

将wav文件转换16bit的pcm试试吧。ffmpeg -i video_path -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 wav_path 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”