modelscope-funasr指定sentence_timestamp的情况会有这个问题？

根据提供的代码和问题链接，看起来您在使用ModelScope-FunASR时遇到了一个问题。具体来说，您在调用generate方法时指定了sentence_timestamp=True、is_final=True和hotwords=' '.join(list(self.keywords))参数。

关于您的问题，我无法直接回答是否有问题，因为我没有访问到具体的代码实现和上下文信息。然而，我可以提供一些建议来帮助您解决这个问题：

1. 检查参数是否正确：确保您正确设置了sentence_timestamp、is_final和hotwords参数。查阅ModelScope-FunASR的文档或源代码以了解这些参数的正确用法和取值范围。

2. 查看错误信息：如果出现了错误，请仔细阅读错误信息并尝试理解其中的含义。错误信息通常会提供有关问题的线索，例如缺少必要的依赖项、参数类型不匹配等。

3. 调试代码：如果您有访问到相关的代码实现，可以尝试逐步调试代码，观察变量的值和执行流程，以便找出问题所在。您可以使用调试工具（如Python的pdb）或添加打印语句来跟踪代码的执行过程。

4. 寻求帮助：如果您仍然无法解决问题，建议您向ModelScope-FunASR的开发者或社区寻求帮助。您可以在GitHub上提交一个issue，详细描述您遇到的问题并提供相关的代码片段和错误信息。这样，其他用户或开发者可能会提供更具体的解决方案或指导。

根据您提供的信息，ModelScope-FunASR指定sentence_timestamp、is_final和hotwords的情况可能会有问题。

在ModelScope-FunASR中，generate方法用于生成语音识别结果。其中，sentence_timestamp参数用于控制是否返回句子级别的时间戳信息。is_final参数用于指示是否返回最终的识别结果，而hotwords参数用于指定热词列表。

然而，根据您提供的链接，该问题可能与sentence_timestamp参数的使用有关。具体而言，当sentence_timestamp设置为True时，可能会产生一些问题。这可能是由于模型在处理长音频时，无法准确地确定句子边界，从而导致时间戳不准确或缺失。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查您的数据集是否包含足够的句子边界信息，以便模型能够更准确地学习句子边界。
2. 调整模型的超参数，例如增加训练数据量或调整学习率等，以提高模型的性能。
3. 尝试使用其他语音识别工具或库，以查看它们是否能够更好地处理长音频和句子边界问题。

请注意，以上建议仅供参考，具体解决方案可能需要根据您的具体情况进行调整和实验。