新的modelscope-funasr集成了ffmpeg了，是吧？

是的，ModelScope-FunASR 已经集成了 FFmpeg 的能力，但需要明确的是，这种集成并非直接内置在 FunASR 的代码库中，而是通过依赖项或外部工具的方式实现的。以下是相关信息的详细说明：

1. FunASR 的安装与依赖

根据知识库中的描述，FunASR 是一个基于 PyTorch 的语音合成工具包，其安装过程包括克隆代码仓库、安装依赖包以及验证安装是否成功。虽然 FunASR 本身并未明确说明直接内置 FFmpeg，但在语音处理任务中，FFmpeg 常被用作预处理工具（如音频格式转换、采样率调整等），因此可以推测 FunASR 的某些功能可能依赖于 FFmpeg。

2. FFmpeg 在语音处理中的作用

在语音识别和合成任务中，FFmpeg 被广泛用于音频文件的预处理。例如，在 Paraformer 语音识别的最佳实践中，推荐使用 FFmpeg 提取视频文件中的音轨并进行压缩，以显著降低文件尺寸，从而提高文件转写的效率。这表明，即使 FunASR 本身未直接集成 FFmpeg，用户在使用 FunASR 进行语音处理时，可能需要单独安装和配置 FFmpeg。

3. FFmpeg 的安装方式

如果您的环境中尚未安装 FFmpeg，可以通过以下方式安装： - MacOS: 使用 Homebrew 安装 FFmpeg：

brew install ffmpeg

• Windows: 使用 Scoop 安装 FFmpeg：

  scoop install ffmpeg
  

此外，如果您使用的是阿里云的函数计算服务，并且需要特定版本的 FFmpeg，可以通过自定义容器镜像或打包层的方式安装所需的 FFmpeg 版本。

4. 重要提醒

• FFmpeg 的必要性：尽管 FunASR 可能未直接集成 FFmpeg，但在实际使用中，FFmpeg 往往是不可或缺的工具，尤其是在处理多格式音频文件或视频文件时。
• 环境要求：确保您的开发环境满足 FunASR 和 FFmpeg 的运行要求，例如 Python 3.7 或更高版本，以及支持的系统架构。

综上所述，虽然 ModelScope-FunASR 本身可能未直接集成 FFmpeg，但其功能实现和最佳实践通常依赖于 FFmpeg 的支持。因此，建议您在使用 FunASR 时，确保 FFmpeg 已正确安装并配置。