modelscope-funasr目前的处理kaldi比较笨，不知道官方有没有一个好方法来处理？

FunASR目前支持多种音频格式，包括WAV、MP3、FLAC等。如果你的音频数据是这些格式之一，那么你可以直接使用librosa库来读取和处理音频数据。

具体来说，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装librosa库。在你的Python环境中，使用pip命令安装librosa库：pip install librosa。

2. 读取音频文件。使用librosa库提供的函数，读取你的音频文件，并将其转换为numpy数组。例如：

   import librosa
   
   audio_file = 'path/to/your/audio/file'
   audio_data, sample_rate = librosa.load(audio_file)
   

3. 对音频数据进行预处理。根据需要，你可以对音频数据进行一些预处理操作，如归一化、降采样等。例如：

   from scipy.signal import resample
   
   # 将采样率转换为16kHz
   new_sample_rate = 16000
   resampled_audio_data = resample(audio_data, int(len(audio_data) * new_sample_rate / sample_rate))
   

4. 调用FunASR接口进行语音识别。使用librosa库提供的函数，将预处理后的音频数据传递给FunASR接口进行语音识别。例如：

   import requests
   
   # 设置请求参数
   url = 'https://modelscope-funasr-service.cn-hangzhou.aliyuncs.com/v1/recognize'
   headers = {'Content-Type': 'application/json'}
   data = {
       'audio': resampled_audio_data.tobytes(),
       'sample_rate': new_sample_rate,
       'language': 'zh', # 根据需要设置语言代码
   }
   
   # 发送请求并获取结果
   response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
   result = response.json()
   

通过以上步骤，你就可以使用librosa库来处理音频数据，并将其传递给FunASR接口进行语音识别了。需要注意的是，由于librosa库不支持多节点训练，因此如果你需要进行多节点训练，可能需要考虑其他方案。

对于Kaldi的处理问题，目前ModelScope FunASR并没有提供直接的处理方法。但是，你可以尝试自己编写脚本或使用其他工具来处理Kaldi格式的数据。例如，你可以使用LibriSpeech数据集提供的转换脚本将Kaldi格式的数据转换为WAV文件，然后再使用FunASR进行处理。

至于你提到的镜像中没有TorchAudio的问题，这可能是因为FunASR的Docker镜像没有包含这个库。你可以尝试自己安装TorchAudio，或者在构建镜像时手动添加这个库。如果你使用的是NVIDIA的PyTorch镜像，你可以尝试使用pip install torchaudio来安装TorchAudio。

总的来说，虽然FunASR是一个强大的语音识别工具，但它可能并不完全满足你的所有需求。在这种情况下，你可能需要自己编写一些额外的脚本或使用其他工具来补充FunASR的功能。

如果不着急，可以用新版本funasr，这样你想修改，也很简单，不会到处import torchaudio。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”