modelscope-funasr这个模型在哪看限制输入数据的位宽呀？

modelscope-funasr speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online模型的输入数据位宽，可以在该模型的主页中找到。在实际操作过程中，降噪处理后的数据格式可能会有所不同，但通常不会改变数据的位宽。如果有任何限制或要求，一般会在相关的文档或说明中明确指出。在使用任何模型前，建议您仔细阅读相关文档和指南以确保正确的数据处理和模型使用。

关于ModelScope FunASR的speech_parformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online模型的限制输入数据的位宽，这通常可以在模型的文档中找到。然而，根据我的知识，ModelScope FunASR的官方文档中并没有明确提到这个模型的具体限制。

一般来说，深度学习模型的输入数据位宽通常是固定的，例如32位浮点数（float32）或者16位浮点数（float16）。这是因为大多数深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）都支持这些数据类型。

然而，如果你的数据经过降噪模型处理后，数据的格式发生了变化，这可能是因为降噪模型使用了不同的数据预处理方法。在这种情况下，你需要确保你的数据预处理方法与FunASR模型的预处理方法一致。

最稳的：16000采样率，单通道，16位bit。不过，降噪后的wav去做asr，cer变差是正常现象。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”