用ModelScope 粤语模型推理声音的时候出现了以下问题，有遇到过的吗？

根据您提供的错误信息，问题出现在使用ModelScope粤语模型进行推理时，具体错误为RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [5] at entry 0 and [21] at entry 1。以下是对该问题的详细分析和解决建议：

问题分析

1. 错误描述
   错误提示表明在执行张量堆叠（torch.stack）操作时，输入的张量尺寸不一致。具体来说：

   • 第一个张量的尺寸为 [5]。
   • 第二个张量的尺寸为 [21]。

   这种尺寸不匹配通常发生在以下场景： - 输入数据预处理阶段未正确对齐或填充。 - 模型期望的输入格式与实际输入数据格式不一致。

2. 可能原因
   根据知识库中的相关资料，语音识别和语音合成模型对输入数据有严格的格式要求，包括但不限于：

   • 采样率：模型可能要求特定的音频采样率（如8000 Hz或16000 Hz）。如果输入音频的采样率不符合要求，可能导致数据预处理失败。
   • 文本长度：输入文本的长度可能超出模型支持的范围，或者未正确分句。
   • 语言特性：粤语模型可能对输入文本的语言特征（如音调、声母韵母结构）有特殊要求，未满足这些要求可能导致张量尺寸不匹配。
   • 代码实现问题：infer_sambert.py 文件中可能存在逻辑错误，导致输入张量未正确对齐。

解决步骤

1. 检查输入音频和文本格式

• 音频采样率：确保输入音频的采样率为模型支持的值（如8000 Hz或16000 Hz）。可以通过以下命令检查音频文件的采样率：

  ffprobe -i your_audio_file.wav
  

  如果采样率不符合要求，请使用工具（如ffmpeg）进行转换：

  ffmpeg -i input.wav -ar 16000 output.wav
  

• 文本格式：确认输入文本是否符合粤语模型的要求。例如，是否包含非法字符、过长的句子或未分句的多句话。可以尝试将长文本拆分为短句后重新推理。

2. 调试代码逻辑

• 定位问题代码：根据错误堆栈信息，问题出现在 infer_sambert.py 文件的第87行和第222行。请检查以下内容：

  • 是否对输入张量进行了正确的填充（padding），以确保所有张量的尺寸一致。
  • 是否正确处理了输入文本的分词和音素转换。

• 修改代码示例：假设问题出在张量尺寸不一致，可以在堆叠前添加调试信息并手动对齐张量。例如：

  print(f"Tensor sizes: {[t.size() for t in inputs]}")
  max_size = max(t.size(0) for t in inputs)
  padded_inputs = [torch.nn.functional.pad(t, (0, max_size - t.size(0))) for t in inputs]
  stacked_tensor = torch.stack(padded_inputs, dim=-1)
  

3. 验证模型配置

• 模型版本：确认使用的粤语模型版本是否为最新版本。旧版本可能存在已知问题，建议更新到最新版本。
• 模型参数：检查模型的配置文件（如 symbols_file 和 am_ckpt），确保其与当前任务匹配。

4. 使用官方示例验证

• 参考ModelScope官方文档中的示例代码，运行标准推理流程以验证环境和模型是否正常工作。例如：

  curl -XPOST http://localhost:8000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"text_input": "粤语测试文本", "parameters": {"stream": false}}'
  

  如果官方示例能够正常运行，则问题可能出在您的输入数据或代码实现上。

5. 联系技术支持

• 如果上述方法均无法解决问题，建议联系阿里云技术支持团队，提供完整的错误日志和复现步骤，以便进一步排查。

重要提醒

• 输入数据一致性：语音识别和语音合成模型对输入数据的格式要求非常严格，请务必确保音频和文本的格式符合模型要求。
• 环境配置：确保运行环境中的依赖库版本与模型要求一致，避免因版本不兼容导致的问题。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决 RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size 的问题。如果仍有疑问，请随时补充更多信息以便进一步协助您解决问题。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。