这模型是不是不适合用来生成字幕啊，精度不高，准确度不高，还有这哪几个模型识别字幕合适啊
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- Ein halber Tag
- Anfängerfreundlichkeit
- 22/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
This is a usage question about ASR accuracy for subtitle generation, not a code change: the body leaves the template's Question, Code and Environment sections empty, so no model, command or sample audio is named. Start by reading the model zoo and deployment sections of the README and docs to see which Paraformer/Whisper-style models are recommended for transcription, then ask the reporter for the exact model name, the inference command, and a short audio sample with the expected vs. actual text. Done means a concrete model recommendation backed by a reproducible command on the reporter's audio.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Notice: In order to resolve issues efficiently, please follow the template.
（注意：为了更加高效率解决您遇到的问题，请按照模板提问，补充细节。）
Before asking
- Search existing issues: https://github.com/modelscope/FunASR/issues
- Search the docs: https://modelscope.github.io/FunASR/
- Check the README quick start and deployment section.
Question
Code or command
What have you tried?
Environment
- OS:
- Python version:
- FunASR version:
- ModelScope version:
- PyTorch / torchaudio version:
- Install method (
pip, source, Docker): - Device (
cuda,cpu,mps): - GPU model:
- CUDA/cuDNN version:
- Docker image tag, if used:
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 21k
- Forks
- 2.1k
- Ø Merge
- 15 Std. 16 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 85
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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