在 modelscope-funasr 或类似的自动语音识别（ASR）项目中，am.mvn 通常指的是声学模型（Acoustic Model，简称AM）的均值和方差归一化（Mean-Variance Normalization，简称MVN）参数。
均值和方差归一化是一种常用的预处理步骤，用于将输入的声学特征（例如MFCC、PLP等）转换到一个具有零均值和单位方差的分布。这样做的好处是可以使模型更加鲁棒，因为它不再依赖于原始特征的特定分布。
在ASR系统中，声学模型负责将输入的声学特征映射到可能的文本单元（如音素、单词或字符）。为了训练声学模型，通常需要大量的带标签的语音数据。在特征提取阶段，从语音数据中提取出的声学特征可能会因为不同的录音条件（如背景噪音、录音设备的质量等）而有所差异。通过应用均值和方差归一化，可以减少这些差异对模型性能的影响。
在 am.mvn 文件中，通常会保存用于归一化的均值和方差值。在模型推理（即识别语音）时，会使用这些保存下来的均值和方差值来对新的声学特征进行归一化，以确保它们与训练模型时使用的特征具有相同的分布。
需要注意的是，具体的文件名和格式可能会因项目的不同而有所差异。因此，为了更准确地理解 am.mvn 在 modelscope-funasr 中的意义，建议查阅该项目的文档或源代码以获取更多信息。