modelscope-funasr新版热词模型最多能加多少呢？

在流式语音识别任务（如实时会议记录或口语转写）中，使用热词（关键词）模型可以提高对特定词汇的识别准确率。ModelScope-Funasr是一个基于深度学习的自动语音识别（ASR）服务，其中可能包含了用于提高热词识别能力的模型。

对于新版的ModelScope-Funasr热词模型，如iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch，没有具体的公开建议值来限制可以加入的热词数量。通常情况下，热词的数量取决于多种因素：

1. 性能与准确性：加入过多的热词可能会影响模型的性能和准确性，因为模型需要对更多的词汇进行特别关注。如果只添加少数几个热词，模型可能会更容易地识别这些词汇，从而提升效果。

2. 资源限制：可能会有内存或处理能力的限制，特别是在实时处理大量语音数据时。

3. 应用场景：根据实际应用场景的需要，某些情况下可能需要更多的热词来覆盖特定的词汇，而在其他情况下，则可能只需要少量的热词。

如果您发现加入三千多个热词后效果一般，这可能是因为过多的热词使得模型难以针对每个热词都保持高准确率。您可以尝试以下几种方法：

• 减少热词数量：尝试减少热词的数量，找到最佳平衡点，以获得更好的整体识别效果。

• 优化热词列表：选择那些最关键的词汇作为热词，去掉出现频率低或者不那么重要的词汇。

• 调整热词权重：在有些ASR系统中，可以为热词设置不同的权重，用以调整它们被识别时的优先级。

• 测试与迭代：通过多次测试不同热词组合和数量的效果，逐渐找到最适合您应用需求的热词模型配置。

请注意，由于技术细节和实现可能会随着时间变化，最好的做法是查阅ModelScope-Funasr的最新文档、更新日志或联系技术支持获取最新的建议和指导。此外，参考社区中的讨论或案例分享也可能提供有价值的见解。

300左右，最多不超过500。具体可以看论文 https://arxiv.org/pdf/2308.03266v4.pdf 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”