modelscope-funasr的wfst解码时，是和ctc的logits联合吗？

在ModelScope-FunASR中，WFST解码器的设计通常与CTC（Connectionist Temporal Classification）的logits联合进行解码，而不是与Paraformer的decoder logits联合。以下是详细说明：

1. WFST解码的基本原理

WFST（Weighted Finite State Transducer）是一种常用的语音识别解码方法，用于将声学模型输出的logits映射到最终的文本序列。它结合了语言模型、发音词典和声学模型的输出，以生成最优的识别结果。

2. CTC与WFST的联合解码

CTC是一种无对齐的序列建模方法，其输出的logits表示每个时间步上可能的字符概率分布。WFST解码器通常会直接利用CTC的logits进行解码，因为CTC的输出具有时间对齐特性，适合与WFST结合完成端到端的语音识别任务。

3. Paraformer的Decoder Logits

Paraformer是一种基于注意力机制的端到端语音识别模型，其decoder部分生成的logits通常是经过解码后的文本序列概率分布。由于Paraformer的decoder已经完成了序列建模和对齐任务，因此其输出一般不再需要与WFST解码器联合使用。

4. FunASR中的实现细节

在ModelScope-FunASR的实现中，WFST解码器主要与CTC模块的logits联合工作。这种设计的原因在于： - CTC的输出更适合与WFST结合，因为它保留了时间步上的信息，便于与语言模型和发音词典进行融合。 - Paraformer的decoder logits已经包含了完整的上下文信息，通常直接用于生成最终的文本结果，而无需额外的WFST解码步骤。

5. 重要提醒

如果您正在使用ModelScope-FunASR并希望验证具体的解码逻辑，建议检查代码实现中的funasr.utils.cli_utils模块，或者通过调试工具观察CTC和decoder logits的使用情况。
注意：确保您的环境满足Python 3.7及以上版本，并正确安装依赖包，以避免运行时错误。

综上所述，ModelScope-FunASR的WFST解码器是与CTC的logits联合使用的，而非Paraformer的decoder logits。