有一个语音转文字的需求，modelscope-funasr这个模型在4090上速度如何？

ModelScope-FunASR是一个基于深度学习的语音识别模型。关于其在NVIDIA GeForce RTX 4090上的速度表现，具体的速度会受到以下几个因素的影响：

1. 模型大小和复杂性：
   FunASR模型的大小和复杂性会影响推理速度。较大的模型或者更复杂的模型可能会需要更多的计算资源和时间。

2. 硬件配置：
   NVIDIA GeForce RTX 4090是一款高性能的GPU，具有强大的计算能力和高速的显存，理论上可以提供较快的推理速度。

3. 软件优化：
   使用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及相关的库和工具的优化程度也会影响推理速度。例如，是否使用了GPU加速、是否进行了模型剪枝或量化等优化操作。

4. 输入音频的长度和质量：
   音频的长度和质量也会影响推理速度。较长的音频或者质量较差的音频可能需要更长的时间进行处理。

5. 并发处理能力：
   如果需要同时处理多个音频文件，那么并发处理的能力也会影响整体的处理速度。

由于这些因素的差异，无法直接给出ModelScope-FunASR在NVIDIA GeForce RTX 4090上具体的语音转文字速度。通常情况下，高性能的GPU如RTX 4090能够提供相对快速的推理速度，但具体数值需要通过实际测试来确定。

为了获取准确的速度信息，你可以按照以下步骤进行测试：

• 准备一组代表性的音频样本。
• 在相同的硬件和软件环境下，使用FunASR模型对这些音频进行语音转文字的处理。
• 记录并计算每段音频的处理时间，包括数据预处理、模型推理和后处理等所有步骤。
• 根据测试结果，可以计算出平均的语音转文字速度或者每秒处理的音频帧数（FPS）等指标。

modelscope-funasr在4090上的语音转文字速度会受到多种因素影响，包括但不限于硬件配置、模型参数、输入音频长度和质量等。具体的速度表现需要实际运行测试才能确定。

大概一个小时推理1000小时以上音频。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”