modelscope-funasr语音里面有4个字能听出来，但离线识别最后一个字会丢，应该怎么解决？

根据您提供的信息，语音识别结果中最后一个字丢失的问题可能与以下几个因素有关。以下是详细的排查和解决方法：

1. 检查音频质量和格式

确保输入的音频文件符合模型的要求，包括采样率、声道数和格式等。

• 采样率：paraformer-zh 模型通常支持16kHz采样率的音频。如果您的音频采样率不符合要求，可能会导致识别不准确。
  • 使用工具（如Audacity或FFmpeg）检查音频的采样率，并将其转换为16kHz单通道WAV格式。

  ffmpeg -i aaaa.wav -ar 16000 -ac 1 output_16k.wav
  

• 波形幅度：检查音频波形是否过小或过大。波形幅度过小可能导致语音能量不足，而过大可能导致信号被截断。
  • 使用Cooledit或Adobe Audition查看波形图，确保语音信号在合理范围内。

2. 调整VAD噪声阈值

语音活动检测（VAD）参数可能会影响识别结果，尤其是对尾部语音的处理。

• speech_noise_threshold 参数可以调节VAD的灵敏度。取值越小，模型对语音的检测越灵敏，但可能会引入更多噪音；取值越大，可能会丢弃部分语音段。
  • 尝试将 speech_noise_threshold 设置为较小的值（如 -0.2 或 -0.3），以减少尾部语音被误判为噪音的可能性。
  • 示例命令：

  funasr model="paraformer-zh" input=aaaa.wav speech_noise_threshold=-0.2
  

3. 使用热词功能

如果某些词汇（如“打卡”）经常被漏识别，可以通过添加热词来提高识别准确率。

• 热词功能可以增强特定词汇的权重，从而提升识别效果。
  • 在调用 funasr 时，添加热词配置。例如：

  funasr model="paraformer-zh" input=aaaa.wav hotword="打卡"
  

  • 注意：热词权重不宜过高，否则可能导致语句被截断。

4. 优化语言模型

对于特定场景下的识别问题，可以训练自定义语言模型以提高整体识别率。

• 如果“打卡”这类词汇在您的业务场景中频繁出现，建议使用自学习模型进行定制化训练。
  • 参考文档中的语言模型定制流程，上传相关文本数据并训练模型。

5. 检查识别模式

离线识别模式下，可能存在中间结果未完全输出的情况。

• 如果 endtime=-1，表示当前句子未结束。这可能是由于语音尾部未被正确分割导致的。
  • 确保音频文件的结尾部分没有静音或噪音干扰。
  • 如果问题仍然存在，尝试将音频分段处理，避免长语音导致的尾部丢失。

6. 验证模型版本

确保使用的 paraformer-zh 模型是最新版本。旧版本可能存在识别性能上的问题。

• 更新 funasr 工具包和模型：

  pip install --upgrade funasr
  

总结操作步骤

1. 检查音频采样率和格式，确保为16kHz单通道WAV。
2. 调整 speech_noise_threshold 参数，尝试设置为 -0.2 或更小。
3. 添加热词（如“打卡”）以增强特定词汇的识别能力。
4. 训练自定义语言模型，针对业务场景优化识别效果。
5. 检查识别模式和音频结尾部分，避免尾部语音丢失。

通过以上方法，您可以有效解决尾部语音丢失的问题。如果问题仍未解决，请提供更多信息（如音频文件或日志），以便进一步分析。