当使用ModelScope-FunASR进行微调后效果不佳，导致模型准确率不高时，可以从以下几个方面着手提高模型准确率：
1. 数据集优化
增强数据集：使用数据增强技术来增加模型训练的数据集大小，如添加噪声、改变音速、改变音调等，以增加数据的多样性和鲁棒性。
清洗数据：确保训练数据的质量，剔除低质量或不相关的音频文件，避免噪声数据对模型训练造成负面影响。
构建高质量训练集：针对特定领域的语音数据进行收集和整理，构建一个涵盖专业词汇和短语的高质量、有代表性的训练集。
2. 模型选择与调整
选择合适的模型：根据应用场景选择最合适的模型架构，确保模型能够很好地适应特定任务。
超参数调整：通过调整学习率、批量大小（batch size）等超参数来优化模型性能。可以尝试不同的学习率和批次大小，观察模型的表现，并找到最优组合。
检查模型结构：确保模型的结构正确，所有层的名称和参数与预训练模型一致。如果发现结构问题，及时进行修正。
3. 训练过程优化
优化器选择：检查优化器选择是否合适，可以尝试使用不同的优化器进行训练，如Adam、SGD等，观察模型的表现。
损失函数与评估指标：使用适当的损失函数和评估指标来监控模型的训练过程，以便及时发现问题。如果发现损失函数不再下降或评估指标没有明显提升，可能需要调整模型或超参数。
早停技术：在训练过程中使用早停技术来防止过拟合。当模型在验证集上的性能开始下降时，及时停止训练，保留最佳性能的模型。
4. 特征处理与提取
音频特征提取：使用更先进的音频特征提取方法，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、Mel谱图等，以获取更丰富的音频信息。
特征标准化：对输入特征进行标准化处理，以提升模型的泛化能力。
5. 模型集成与后处理
模型集成：结合多个模型的预测结果来提高准确率。可以使用投票机制或其他融合策略来确定最终的输出。
语言模型集成：结合语言模型来提升识别文本的准确性。语言模型可以帮助纠正识别结果中的语法错误和拼写错误。
错误校正：使用自动纠错工具来修正识别结果中的错误，进一步提高模型的准确率。
6. 硬件与软件优化
高性能计算：使用GPU或TPU等硬件加速计算，提高模型的训练速度和推理速度。
软件优化：优化代码和使用高效的库来减少计算时间。确保代码中的变量和张量命名清晰易懂，避免命名冲突或误解。
7. 迭代与反馈
持续迭代：根据用户的反馈不断迭代和改进模型。收集用户在使用模型过程中的问题和建议，针对这些问题进行模型优化。
实时监控：监控模型的性能并根据需要进行调整。确保模型在实际应用中能够保持稳定和高效的性能。
综上所述，提高ModelScope-FunASR模型准确率需要综合考虑数据集、模型选择、训练过程、特征处理、模型集成与后处理、硬件与软件优化以及迭代与反馈等多个方面。通过不断优化和调整这些方面，可以有效提高模型的准确率和性能。