modelscope-funasr用这个c++代码推理，出现这个报错，是什么原因？

1. 首先，确保您的环境已经正确安装了ModelScope和ONNXRuntime。您可以在官方文档中找到安装说明：https://modelscope.cn/docs/installation

2. 检查您的代码是否正确调用了funasr-onnx-offline工具。您可以参考以下示例代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include "funasr-onnx-offline.h"

int main(int argc, char* argv[]) {
    if (argc != 3) {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <input_audio_file> <output_result_file>" << std::endl;
        return 1;
    }

    std::string input_audio_file = argv[1];
    std::string output_result_file = argv[2];

    funasr_onnx_offline::FunasrOnnxOffline funasr_onnx_offline(input_audio_file, output_result_file);
    funasr_onnx_offline.run();

    return 0;
}

1. 确保您的输入音频文件路径和输出结果文件路径是正确的。如果路径不正确，程序将无法找到文件并报错。

2. 检查ONNX模型是否与您的Python代码兼容。您可以参考ModelScope的文档了解如何将PyTorch模型转换为ONNX模型：https://modelscope.cn/docs/model_zoo/onnx_converter

3. 如果以上步骤都无法解决问题，您可以尝试在ModelScope的GitHub仓库中提交一个issue，详细描述您的问题和错误信息。这将有助于开发者更好地了解问题并提供解决方案。

根据您提供的信息，我无法直接查看您的代码和错误信息。但是，我可以给您一些建议来排查问题。

1. 首先，确保您已经正确安装了ONNX Runtime库。您可以按照官方文档进行安装：https://github.com/microsoft/onnxruntime

2. 检查您的C++代码是否正确加载了ONNX模型。您可以使用以下代码片段来加载模型：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);

std::shared_ptr<Ort::Session> session = env.CreateSession("path/to/your/model.onnx", session_options);

1. 确保您的输入数据与ONNX模型的输入形状匹配。您可以使用以下代码片段来获取模型的输入形状：

Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 16000}; // 根据实际模型调整
std::unique_ptr<Ort::Value> input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_shape.data(), input_shape.size());

1. 检查您的代码是否正确设置了输入张量。您可以使用以下代码片段来设置输入张量：

// 假设您已经创建了一个名为input_tensor的Ort::Value对象
session->Run(Ort::RunOptions{nullptr}, &input_name, &input_tensor, 1, &output_name, &output_tensor);

1. 如果仍然没有结果，请检查ONNX模型是否已正确量化。您可以使用ONNX Model Zoo来验证模型的正确性：https://github.com/onnx/models

量化后的模型报错了，所以没结果，可以直接用我们量化后的onnx模型:speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”