是先做vad，然后根据vad结果，动态组装batch来做modelscope-funasr转文本吗？

是的，在长音频模型中，pipeline推理时通常会先进行语音活动检测（VAD），然后根据VAD的结果动态组装batch来进行modelscope-funasr转文本。具体组装方式由参数控制，例如：

def assemble_batches(segments, batch_size):
    batches = []
    current_batch = []
    for segment in segments:
        current_batch.append(segment)
        if len(current_batch) == batch_size:
            batches.append(current_batch)
            current_batch = []
    if current_batch:
        batches.append(current_batch)
    return batches

vad_results = ['seg1', 'seg2', 'seg3', 'seg4', 'seg5']
batch_size = 3
batches = assemble_batches(vad_results, batch_size)
print(batches)

输出结果为：

[['seg1', 'seg2', 'seg3'], ['seg4', 'seg5']]

这样，我们就可以根据VAD的结果动态组装batch来进行modelscope-funasr转文本。

是的，在长音频模型中，通常会先进行语音活动检测（VAD）以确定哪些部分包含有意义的语音信息。然后，根据VAD的结果动态组装批次来进行ModelScope-FunASR转文本。

具体来说，假设VAD结果得到以下分段：seg1、seg2、seg3、seg4、seg5等。在进行ASR推理时，可能会这样组装批次：将{seg1, seg2, seg3}组成一个批次，批次大小为3；将{seg4, seg5}组成一个批次，批次大小为2。具体的组装方式和参数控制可以根据实际需求进行调整。

需要注意的是，组装批次的大小和顺序可能会影响到模型的性能和准确性。因此，在实际应用中，可能需要对不同的批次组合进行实验和比较，以找到最佳的组合方式。