modelscope-funasr有哪个VAD模型可以获得说话的语义端点的？

silero-vad

在ModelScope-Funasr中，要解决您描述的问题，可以考虑使用基于深度学习的端到端语音识别（ASR）模型，而不是传统的语音活动检测（VAD）加ASR的组合。端到端ASR模型可以更好地处理停顿和思考的情况，因为它在训练时就能学习到这些语音模式，并且能够将整个语句作为一个整体进行处理。

对于需要等待说话人说完整个句子再进行处理的场景，端到端ASR模型通常能够提供更好的识别结果。这是因为它们在设计时就考虑了实际对话中的自然停顿、语气变化等因素，而不是简单地根据声音的有无来切割语音。

在ModelScope-Funasr中，您可以寻找具有以下特点的端到端ASR模型：

1. 长短期记忆网络（LSTM）或Transformer架构：这些模型能够捕捉长距离的依赖关系，对于处理长句子和自然语言中的停顿更为有效。
2. 带有针对性的训练数据：选择那些在收集训练数据时包括了自然对话和停顿的模型。
3. 整句处理能力：选择设计用来处理整句或者较长话语的模型，而不是仅仅针对短句或命令的模型。

如果您希望进一步优化VAD的性能，可以考虑以下方案：

1. 自定义VAD模型：如果现有的VAD模型不能满足需求，可以尝试自己训练一个VAD模型，使用包含思考停顿的语音数据进行训练。
2. 调整VAD阈值：通过调整VAD的敏感度阈值，减少误判为无声的情况，但这可能会增加背景噪声的干扰。
3. 连续语音识别：使用连续语音识别技术，而不是依赖于VAD来分割语音。
4. 后处理规则：在ASR之后加入一些后处理规则，将短时间的停顿自动合并到前一句或后一句中。

总的来说，为了解决您的问题，建议使用端到端的ASR模型，并结合适当的后处理策略，以便更好地处理自然对话中的思考停顿。

vad完成不了你说的这个功能。你需要的功能，都可以从nlp来下手处理。
此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”