在语音识别和自然语言处理领域，n-gram模型和FST（Finite State Transducer，有限状态转导器）是两种重要的技术手段，它们在ModelScope-FunASR中虽然各自独立，但常常被结合起来以提高语音识别的准确性和效率，尤其是在语言模型部分。
n-gram模型
n-gram模型是一种统计语言模型，它基于文本中连续n个词出现的概率来预测下一个词。例如，一个三元模型（3-gram）会基于前两个词预测第三个词的概率。n-gram模型简单直观，能够捕捉到语言中词语序列的统计规律，对于提高语音识别系统的语言模型部分非常有用，因为它可以帮助系统更好地理解上下文，从而提高识别的准确率。
FST（Finite State Transducer）
FST是一种形式化的计算模型，常用于自然语言处理任务，如语音识别、机器翻译中的词形转换、语法分析等。在语音识别中，FST通常用来表示语言模型，它可以将单词序列映射到它们的概率上，同时处理词汇表外的词语（OOV，Out-of-Vocabulary）。FST通过构建一个状态图，其中节点代表语言单元（如单词或音素），边代表状态间的转移，并附带转移权重（即概率），从而形成一个概率模型。此外，FST还能整合词典和语法规则，实现高效的解码过程。
n-gram与FST的关系
在ModelScope-FunASR中，n-gram模型与FST并不是互相替代的关系，而是相辅相成的。n-gram模型提供了一种统计方法来估计词序列的概率，而FST则提供了一个高效的数据结构和算法框架来实现这些概率的计算和最优路径的搜索。具体来说：
集成方式：n-gram模型可以被编译进FST中，形成一个带有权重的词序列搜索图。这样，FST不仅能够处理单个词的匹配，还能依据n-gram模型提供的上下文信息来优化路径选择，提升识别结果的自然度和准确性。
解码优化：在解码阶段，FST能够高效地执行Viterbi算法等搜索算法，寻找最可能的词序列路径，而n-gram模型的统计信息作为权重指导这一搜索过程，确保找到的路径不仅是语法上正确的，也是概率上最合理的。
热词支持：FST还常用于实现热词（如专有名词、品牌名等）的插入，通过在FST中为热词创建特定的路径和权重，使得这些词在识别中得到优先考虑，进一步提高特定词汇的识别准确率。n-gram模型与热词FST的结合，使得系统在处理既有统计规律又需特殊处理的词汇时更为灵活。
综上所述，ModelScope-FunASR中的n-gram模型和FST通过集成，共同提升了语音识别系统的语言理解和解码效率，使得系统能在复杂的语言环境中更加精准地识别和理解用户的语音指令。