modelscope-funasr这个问题有答案吗？

对于中英文混说的语音文件，阿里达摩院自研的FunAsr和OpenAI开源的Whisper都是优秀的选择。在中文领域，FunAsr足可与Whisper相颉颃。而根据刘悦的技术博客，FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端模型，实现了高精度和实时性。此外，FunASR已经集成到ModelScope中，提供的工业级的语音识别模型的推理与微调定制，使得研究人员和开发者可以更加便捷的进行语音识别模型的研究和生产。

关于准确率、语义分段、转化速率和硬件要求等方面，这两个工具都具有各自的优势和特点。例如，飞书和剪映在中文识别上的效果更好，大体与Whisper的large模型相当。飞书妙记甚至还有标点符号、文章分段、智能纠错等功能。但是，如果你需要一个更快更强的工具，可以考虑使用faster-whisper。

针对您的问题，关于modelscope-funasr的性能对比，目前材料中并没有直接的对比数据关于中英文混合语音文件的识别准确率、语义分段、转换速率以及硬件要求。不过，可以从现有材料中了解到Funasr的一些关键技术特点和应用场景。

Funasr是基于达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型。该模型支持高精度、高效率的语音识别，同时具备便捷的部署能力，适合快速构建语音识别服务。Funasr不仅支持标点符号的识别和标注，还支持长音频的识别和处理，能够满足不同场景下的需求。

在硬件配置方面，虽然材料中没有明确指出Funasr的最低硬件要求，但是一般而言，复杂的深度学习模型在训练和推理阶段都需要一定的计算资源，包括高性能的CPU、足够的内存（RAM）以及强大的图形处理器（GPU）。此外，足够的存储空间也是必不可少的。

而关于Funasr的运行效率，有用户提到在处理9分钟长的音频文件时大约需要40秒，建议通过增加decoder_thread_num（解码器线程数）至16来提高转写速度，这表明Funasr在某些设置下可能存在优化空间，通过调整相关参数可以显著提升处理速度。

综合以上信息，如果您需要一款支持多语言、特别是中英文混说的语音转字幕工具，且对准确性和效率有较高要求，Funasr可能是一个不错的选择。尽管材料中没有直接的性能对比数据，Funasr凭借其背后的技术实力和用户反馈，可以作为一个可靠的候选方案。建议您还可以查阅更多的用户评测和技术文档，以获得更为全面的性能评估和硬件需求信息。如果需要进一步的帮助，可以考虑咨询相关的技术社区或官方技术支持获取更精确的指引。