在modelscope-funasr我直接用标注好的维语数据集，可以吗？

不建议直接使用中文模型微调维语数据集。

在使用ModelScope-FunASR进行微调时，选择一个与目标语言和任务相匹配的基础模型是非常重要的。虽然Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版是一个强大的中文语音识别模型，但它是专门为中文语音识别任务设计的。直接使用这个模型来微调维语数据集可能不会得到理想的结果，因为模型的结构和参数是基于中文数据进行优化的。

为了获得更好的维语语音识别性能，建议您寻找一个已经支持维语或相似语言的基础模型作为起点。这样可以确保模型在学习过程中能够更好地适应维语的特点和语言结构。如果找不到现成的维语模型，您也可以考虑从一个通用的多语言模型开始微调，然后逐渐迁移到维语数据集上进行训练。

此外，在准备维语数据集时，确保数据集的质量和多样性足够，覆盖了各种发音、口音和语境变化。这将有助于提高模型在维语语音识别任务上的性能和鲁棒性。

综上所述，虽然理论上可以尝试使用中文模型来微调维语数据集，但为了获得更好的结果，建议寻找一个更适合维语任务的基础模型作为起点。这样可以确保模型在学习过程中能够更好地适应目标语言的特点和结构。

您可以*使用标注好的维语数据集，并且有可能基于**Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版这个模型微调来支持维语。

ModelScope-FunASR是一个支持自动语音识别（ASR）的平台，它允许用户准备自己的数据集并对模型进行训练。您可以按照平台的指南准备和预处理您的维语音频文件及其对应的文本标注。这包括去除静音段、切割成短时序列等操作，以便模型能更好地学习语言特征。

Paraformer是一种非自回归端到端语音识别框架，由达摩院语音团队提出，它在中文通用语音识别方面表现优异。该模型具有集成VAD、ASR、标点与时间戳功能的特点，能够直接对长时长音频进行识别。虽然目前公开的信息主要针对中文语音识别，但是模型的架构和训练方法可以为其他语言，包括维语，提供一定的借鉴和基础。因此，理论上，您可以在已有的Paraformer模型基础上进行微调，使其适应维语数据集。

综上所述，如果您具备相关的技术知识和资源，可以尝试使用ModelScope-FunASR平台和Paraformer模型来实现维语的自动语音识别。