Modelscope-FunASR是一个开源的语音识别框架，它支持多种模型的训练和推理。要使用其他模型，你可以按照以下步骤操作：
选择一个模型：首先，你需要选择一个你想要使用的模型。这个模型应该是一个语音识别模型，并且应该支持PyTorch或者TensorFlow框架。你可以从各种开源库中找到这样的模型，例如Kaldi、DeepSpeech、ESPnet等。
获取模型文件：找到模型的权重文件（通常是一个.pth或.ckpt文件），这是模型的训练结果，包含了模型的所有参数。
导入模型：在Python中，你可以使用PyTorch或TensorFlow的API来导入模型。例如，如果你使用的是PyTorch，你可以使用
torch.load()函数来加载模型权重，然后使用torch.nn.DataParallel()来并行处理多个GPU。准备数据：你需要准备一些音频数据来测试模型。这些数据可以是wav文件，也可以是音频流。你需要将音频数据转换为模型可以接受的格式。
进行推理：使用模型进行推理，将音频数据转换为文本。这通常涉及到将音频数据输入到模型中，然后模型会输出一些文本。
评估模型：最后，你可以评估模型的性能。这可以通过比较模型的输出和真实文本来实现。
以上就是使用Modelscope-FunASR使用其他模型的基本步骤。需要注意的是，不同的模型可能需要不同的预处理和后处理步骤，因此你可能需要查阅模型的文档来了解具体的用法。
