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
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- Nửa ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 22/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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:
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 21k
- Fork
- 2.1k
- Merge trung bình
- 15 giờ 16 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 85
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của modelscope/FunASR
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelscope/FunASR#3801 · 3 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
modelscope/FunASR#3796 · 3 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelscope/FunASR#3762 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Bug: blank lines in wav.scp / jsonl file lists crash prepare_data_iterator (IndexError / JSONDecodeError)Có thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mởneeds feedback
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
modelscope/FunASR#3757 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
modelscope/FunASR#3704 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của modelscope/FunASR
Issue tương tự
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Sienna-Platform/SiennaSchemas#130 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
firedrakeproject/Irksome#293 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
ida-arbeitszeit/workers-control#1578 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#898 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày