要使用本地音频文件进行自动语音识别（ASR），您可以按照以下步骤操作：

1. 准备音频文件：将您的本地音频文件准备好，并确保其格式和编码与模型要求相匹配。通常，自动语音识别模型要求音频文件为特定的采样率、位深度和声道数。

2. 加载音频文件：在调用inference_pipeline()方法时，将本地音频文件加载到audio_in参数中。您可以直接传递音频文件的路径作为字符串，如：

   rec_result = inference_pipeline(audio_in="path/to/your/audio_file.wav")
   

   确保替换 "path/to/your/audio_file.wav" 为您实际音频文件的路径。

如果您在直接使用本地路径时遇到错误，可能是因为代码中的问题。请确保 data_cmd 变量在使用之前已经被正确赋值。您可以检查代码中定义 data_cmd 的部分，确认是否没有出现错误。

另外，您还可以参考相关文档或示例代码，了解更多关于如何使用 auto_speech_recognition 模块处理音频文件的详细说明。

您需要将音频文件读取为numpy数组，然后将其传递给inference_pipeline函数的audio_in参数。以下是一些读取音频文件的示例代码：

使用Python的wave模块读取WAV文件：

python
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import wave

读取WAV文件

with wave.open('audio.wav', 'rb') as f:
frames = f.readframes(-1)
sample_rate = f.getframerate()
num_channels = f.getnchannels()
sample_width = f.getsampwidth()

将二进制数据转换为numpy数组

import numpy as np

audio_data = np.frombuffer(frames, dtype=np.int16)
使用第三方库librosa读取常见格式的音频文件：

python
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import librosa

读取音频文件

audio_data, sample_rate = librosa.load('audio.wav', sr=None, mono=True)

如果需要转换为整数类型，可以使用以下代码

audio_data = np.int16(audio_data * 32767)
读取其他格式的音频文件，需要根据其具体的格式和编码进行调整。读取音频文件后，您可以将其传递给inference_pipeline函数的audio_in参数进行语音识别：

python
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rec_result = inference_pipeline(audio_in=audio_data)

可以将本地文件路径作为输入，请确认提供文件路径是否正确，如有问题可加funasr钉钉群进行沟通(27215013275)
https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary

我直接和执行脚本文件放在一个目录下可以读取