modelscope-funasr哪个模型可以识别成这样的呢？

MFCCA模型能够识别会议场景下的多说话人语音。

ModelScope-FunASR中的MFCCA模型是专门为解决会议场景下多说话人语音识别问题而设计的。这个模型基于ICASSP2022 M2MeT竞赛中使用的真实会议场景语料库AliMeeting进行训练，并且在该数据集上实现了最新的SOTA（State of the Art，顶尖水平）性能。具体来说，以下是关于MFCCA模型的一些详细信息：

• 训练数据：MFCCA模型的训练数据包括AliMeeting、AISHELL-4和约700小时模拟的说话人重叠音频，合计约917小时的数据。这些数据涵盖了多种会议场景，使得模型能够更好地适应复杂的多说话人环境。
• 技术背景：多说话人语音识别（Multi-talker ASR）的目标是在存在多个说话人且可能发生说话人重叠的情况下，准确地识别出语音内容。随着深度学习技术的发展，多种端到端的多说话人ASR方法被提出，并在如LibriCSS这样的多说话人模拟数据集上取得了显著成效。
• 应用前景：开发者可以利用ModelScope提供的微调和推理功能，或者使用FunASR的Github代码仓库来进行模型的领域定制化，以适应特定的应用场景或提高模型的性能。

综上所述，如果您需要识别包含两个或以上说话人的语音，MFCCA模型是一个值得考虑的选择。您可以利用ModelScope平台提供的资源和工具，对模型进行进一步的调整和优化，以满足您的具体需求。