modelscope-funasrseacosdk里面可以设置fst里面热词激励的权重，帮忙看看？

modelscope-funasrseaco模型可以设置热词后验概率和asr后验概率融合的权重，但是不支持为每个热词指定不同的权重，sdk里面可以设置fst里面热词激励的权重？

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真的很搞笑 2024-02-08 12:08:57 82 版权

阿里云 AI 助理回答

在使用 modelscope-funasr 的 seaco 模型时，确实可以通过设置热词后验概率和 ASR 后验概率融合的权重来优化语音识别效果。然而，根据现有知识库资料，该模型并不支持为每个热词单独指定不同的权重。以下是关于如何通过 SDK 设置 FST 中热词激励权重的相关说明：

1. 热词权重的基本概念

热词权重用于调整特定词汇在语音识别中的优先级。权重值的范围通常为： - [1, 5]：增加热词被识别的概率，数值越大优先级越高。 - [-6, -1]：降低热词被识别的概率，数值越小优先级越低。

需要注意的是，seaco 模型虽然支持热词功能，但其设计并未允许为每个热词单独设置权重，而是通过全局参数控制热词激励的权重。

2. 通过 SDK 设置 FST 热词激励权重

在 SDK 中，可以通过以下方式设置 FST 中热词激励的权重：

步骤 1：准备热词列表

热词列表需要以 JSON 格式提供，包含热词文本及其对应的权重。例如：

[
  {"text": "大树", "weight": 4},
  {"text": "银税e贷", "weight": 3}
]

注意：热词文本长度限制为纯中文不超过 10 个汉字，纯英文或中英文混合按空格分词后不超过 5 个词。

步骤 2：设置全局热词激励权重

在 SDK 中，可以通过 addCustomedParam 方法设置 FST 中热词激励的全局权重。例如：

transcriber.addCustomedParam("hotword_weight", 3);

上述代码将热词激励的全局权重设置为 3，表示对热词的识别概率进行适度提升。

步骤 3：加载热词表

如果需要加载完整的热词表，可以通过 API 接口（如 CreateVocab 或 UpdateAsrVocab）上传热词列表，并绑定到具体的业务场景中。示例代码如下：

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.aliyun.contactcenterai20240603.Client;
import com.aliyun.contactcenterai20240603.models.CreateVocabRequest;

public class Vocab {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化客户端
        Client client = new Client(new Config()
            .setAccessKeyId("YOUR_ACCESS_KEY_ID")
            .setAccessKeySecret("YOUR_ACCESS_KEY_SECRET"));

        // 构建请求参数
        CreateVocabRequest request = new CreateVocabRequest();
        request.setWorkspaceId("YOUR_WORKSPACE_ID");
        request.setName("销售词表");
        request.setDescription("销售相关热词");

        // 设置热词列表
        List<JSONObject> wordWeightList = new ArrayList<>();
        wordWeightList.add(new JSONObject().fluentPut("word", "大树").fluentPut("weight", 4));
        wordWeightList.add(new JSONObject().fluentPut("word", "银税e贷").fluentPut("weight", 3));
        request.setWordWeightList(wordWeightList);

        // 发送请求
        client.createVocab(request);
    }
}