根据您提供的代码和描述，您使用的是 speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 模型，并且希望生成的语音识别结果包含标点符号。然而，实际输出中没有标点符号。以下是可能的原因及解决方案：

1. 确认模型是否启用了标点功能

该模型支持 VAD（语音活动检测）、ASR（自动语音识别）和标点恢复（Punctuation Recovery）。但这些功能需要在调用时显式启用。

解决方案：

在调用 AutoModel.generate 方法时，确保传递了正确的参数以启用标点功能。例如，您可以尝试以下代码：

res = model.generate(
    input='test.wav', 
    batch_size_s=1, 
    param_dict={"use_punc": True}  # 显式启用标点功能
)
print(res)

注意：param_dict 参数用于控制模型的功能开关，其中 "use_punc": True 表示启用标点恢复功能。

2. 检查输入音频的格式和内容

如果输入音频的采样率或格式不符合模型要求，可能会导致标点功能无法正常工作。

解决方案：

• 确保音频文件的采样率为 16kHz，位深为 16bit，并且是单声道（Mono）。如果音频不符合要求，可以使用工具如 FFmpeg 进行转换：

  ffmpeg -i input.wav -ar 16000 -ac 1 output.wav
  

• 验证音频内容是否清晰可辨。如果音频中存在过多背景噪音或语音不清晰，标点恢复功能可能无法正确工作。

3. 验证模型版本和配置

您使用的模型版本为 v2.0.2，需要确认该版本是否完全支持标点恢复功能。

解决方案：

• 检查模型文档或更新日志，确认 v2.0.2 是否包含标点恢复功能。
• 如果不确定，可以尝试升级到最新版本的模型。例如：

  model = AutoModel(
    model="/mnt/merchant/hub_models/modelscope/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch", 
    model_revision="master"  # 使用最新版本
  )
  

4. 检查依赖包和环境配置

标点恢复功能可能依赖于额外的模块或库。如果相关依赖未正确安装，可能导致功能失效。

解决方案：

• 确保安装了所有必要的依赖包。例如，funasr 的标点功能可能依赖于 transformers 或其他 NLP 库。可以通过以下命令安装：

  pip install -r requirements.txt
  

• 如果问题仍然存在，可以尝试重新安装 funasr 包：

  pip install --upgrade funasr
  

5. 调试和日志分析

如果上述方法均无效，建议通过调试和日志分析进一步排查问题。

解决方案：

• 在调用 generate 方法时，启用调试模式以查看详细日志：

  res = model.generate(
    input='test.wav', 
    batch_size_s=1, 
    param_dict={"use_punc": True, "debug": True}
  )
  print(res)
  

• 检查日志中是否有关于标点功能的错误或警告信息。

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决标点功能失效的问题。重点在于： 1. 显式启用标点功能（通过 param_dict 参数）。 2. 确保音频格式符合要求（16kHz、16bit、单声道）。 3. 验证模型版本和依赖配置。

如果问题仍未解决，请提供更多上下文信息（如完整日志或音频样本），以便进一步分析。