在modelscope-funasr的html demo没有实时识别是什么原因啊，需要在哪里配置吗？

根据您描述的情况，您的HTML Demo在使用ModelScope-FunASR时未能实现“边说话边识别”的实时语音识别功能。以下是可能的原因及解决方案：

1. 服务端配置问题

您提到通过bash run_server_2pass.sh启动了服务（funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0）。需要确认以下几点： - 服务是否支持流式处理：FunASR的实时语音识别功能依赖于流式处理能力。如果服务端未正确配置为流式模式，则无法实现实时识别。 - 检查run_server_2pass.sh脚本中是否启用了流式处理选项。如果没有，请参考官方文档或代码仓库中的示例脚本，确保服务以流式模式运行。 - WebSocket连接是否正常：实时语音识别通常通过WebSocket协议与客户端通信。请确认服务端是否正确启用了WebSocket，并监听了正确的端口。

2. 客户端HTML Demo配置问题

从您的描述来看，HTML客户端需要手动点击“开始”按钮才能录音，这表明客户端可能未正确配置为自动录音模式。以下是可能的原因及解决方法： - 自动录音功能未启用：某些HTML Demo默认需要用户手动触发录音（即点击“开始”按钮）。如果您希望实现“边说话边识别”，需要修改HTML Demo的代码，使其在连接成功后自动调用录音功能。 - 检查HTML Demo的JavaScript代码，找到录音相关的逻辑部分（通常是navigator.mediaDevices.getUserMedia或类似API），并将其绑定到WebSocket连接成功的事件上。 - 示例代码片段： javascript // WebSocket连接成功后自动开始录音 websocket.onopen = function() { navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }) .then(stream => { const mediaRecorder = new MediaRecorder(stream); mediaRecorder.start(); console.log("自动开始录音..."); }) .catch(err => console.error("录音失败:", err)); }; - 音频数据发送频率：实时语音识别要求客户端以较小的时间间隔（如100ms）将音频数据分片发送到服务端。如果发送间隔过长，可能导致识别延迟。 - 确保客户端代码中设置了合理的音频分片大小和发送频率。

3. 网络和环境问题

• 网络延迟或中断：如果网络不稳定，可能导致WebSocket连接延迟或中断，从而影响实时性。
  • 检查服务端和客户端之间的网络连接状态，确保网络带宽充足且延迟较低。
• Docker容器资源限制：您提到在Docker中运行服务。如果容器的CPU或内存资源不足，可能导致服务性能下降。
  • 建议检查Docker容器的资源配置，确保其满足FunASR的最低要求（例如，至少2核CPU和4GB内存）。

4. 版本兼容性问题

• FunASR版本：您使用的funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0版本可能存在已知问题或不支持某些功能。建议升级到最新版本，并参考官方文档确认其支持的功能。
  • 升级方法：

  pip install --upgrade funasr
  

• HTML Demo版本：如果HTML Demo是基于旧版本开发的，可能与当前服务端不兼容。建议从官方代码仓库获取最新的HTML Demo代码，并替换现有文件。

5. 其他注意事项

• 日志排查：如果上述方法仍无法解决问题，建议查看服务端和客户端的日志，定位具体错误。
  • 服务端日志路径通常位于/var/log/funasr/或Docker容器的标准输出中。
  • 客户端日志可以通过浏览器开发者工具（F12）查看。
• 官方示例参考：您可以参考ModelScope-FunASR官方提供的实时语音识别示例代码，确保您的配置与官方一致。

总结

要实现“边说话边识别”的实时语音识别功能，您需要： 1. 确保服务端以流式模式运行，并正确启用了WebSocket。 2. 修改HTML Demo代码，使其在连接成功后自动开始录音。 3. 检查网络和Docker资源配置，避免性能瓶颈。 4. 确保FunASR和HTML Demo版本兼容。

如果仍有问题，请提供更详细的日志信息以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。