modelscope-funasr英文模型指标如何？

ModelScope-FunASR英文模型的CER指标信息未直接公开提供。

关于ModelScope-FunASR英文模型iic/speech_paraformer-large_asr_nat-en-16k-common-vocab10020-onnx的CER（Character Error Rate，字符错误率）指标，目前没有在论文或魔搭论坛中发现相关数据。通常情况下，模型的性能指标会在相关的研究论文或者官方文档中提供，以供研究者和开发者参考。

如果您需要了解该模型的具体性能指标，可以尝试以下几个方法：

1. 联系官方：直接联系ModelScope-FunASR的官方团队或支持人员，询问该模型的具体性能数据。
2. 查看更新日志：在ModelScope平台或相关社区的更新日志中查找是否有关于该模型性能的描述或后续更新。
3. 社区交流：在技术社区如魔搭社区发帖询问，可能有其他用户或研究人员遇到过相同的问题，并可能提供一些线索或数据。
4. 自行测试：如果条件允许，您可以自己部署该模型并进行一些标准的语音识别测试，以评估其CER指标。这通常需要准备一定量的测试数据集，并确保测试环境与模型要求相符。

需要注意的是，由于版权和隐私的原因，有些数据集可能无法用于公开的测试，因此在进行自行测试时需要注意使用合适的数据集。此外，由于模型的性能可能会随着不同的训练数据、算法优化和模型结构的变化而有所不同，因此即使是同一模型，不同时间点的性能也可能有所差异。

FunASR/runtime
此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”