遇到ModelScope-FunASR的英文模型转译（此处可能指语音转文字的识别结果）完全不符合预期时，可能由多种因素造成。以下是一些可能的原因及相应的排查和解决办法：
1. 模型选择错误
确保你使用的确实是ModelScope-FunASR针对英文的模型。ModelScope平台上可能存在多个模型，包括中文和其他语言的模型，错误选择模型会导致识别结果不准确。
2. 音频质量问题
噪声干扰：背景噪音、回声或录音设备质量差都可能严重影响识别精度。确保音频清晰，尽量在安静环境下录制。
采样率与格式：检查音频的采样率和格式是否符合模型要求。通常，FunASR推荐的音频采样率为16kHz，编码格式为PCM或OPUS等。
3. 语音内容超出模型训练范围
专业术语或方言：如果语音中包含大量专业术语或特定地区方言，而模型未针对这些内容优化，可能会导致识别不准确。
语速过快或过慢：极端的语速变化也可能影响识别效果。
4. API调用参数设置不当
参数配置：检查调用API时的参数设置，如是否正确设置了语言类型、是否开启了特定的功能（如噪声抑制）等。
音频分片处理：若音频过长，分片处理时的切分逻辑是否合理，确保每一小段都能完整包含有意义的语言单位。
5. 模型版本或更新问题
模型更新：检查是否使用的模型版本是最新的，有时新版本的模型会修复之前的识别问题。
模型兼容性：确认模型与你使用的API版本兼容，有时新老版本不兼容也会导致识别问题。
6. 网络问题
请求延迟或中断：如果网络不稳定，上传音频或接收结果时可能会出错。
解决办法
复查和校验：首先，确认所有的配置和参数是否正确无误，包括音频文件本身的质量和格式。
查阅文档：详细阅读ModelScope-FunASR的官方文档，了解模型使用的最佳实践和限制条件。
测试与比较：使用平台提供的示例音频进行测试，对比结果，以确定问题是否源于输入数据。
技术支持：如果问题依然存在，考虑联系ModelScope的技术支持团队，提供详细的问题描述和错误示例，寻求专业的帮助。
通过上述步骤，通常能有效定位并解决ModelScope-FunASR英文模型转译结果不准确的问题。