modelscope-funasr目前1.x的版本没有导出onnx的代码吗？

根据现有知识库资料，目前没有直接提到ModelScope-FunASR 1.x版本是否支持导出ONNX格式的代码或相关功能。以下是一些可能相关的分析和建议：

已知信息

1. ModelScope-FunASR 是一个基于 PyTorch 的语音合成工具包，主要用于生成高质量的语音合成结果。
2. 安装 FunClip（ModelScope-FunASR 的一部分）时，依赖于 PyTorch 和其他 Python 包，并通过 pip install funasr[clip] 进行安装。
3. 知识库中未提及 ModelScope-FunASR 1.x 版本明确支持 ONNX 导出的功能。

可能的原因

• 如果 ModelScope-FunASR 的核心功能集中在语音合成和处理上，可能并未优先实现 ONNX 导出功能。
• ONNX 导出通常需要额外的代码支持（如 PyTorch 的 torch.onnx.export 接口），如果官方文档或代码库中未提供相关说明，则可能尚未实现该功能。

建议的解决方案

1. 检查官方文档和代码库：

   • 访问 ModelScope-FunASR 的 GitHub 仓库，查看是否有与 ONNX 相关的代码或示例。
   • 搜索代码库中是否包含 torch.onnx.export 或类似的关键字。

2. 手动实现 ONNX 导出： 如果您熟悉 PyTorch 模型的 ONNX 导出流程，可以尝试手动导出模型。以下是一个通用的 PyTorch 模型导出为 ONNX 的示例代码：

   import torch
   
   # 加载您的 FunASR 模型
   model = ...  # 替换为实际加载模型的代码
   dummy_input = torch.randn(1, input_size)  # 根据模型输入调整 dummy_input
   
   # 导出为 ONNX 格式
   torch.onnx.export(
      model,
      dummy_input,
      "model.onnx",
      input_names=["input"],
      output_names=["output"],
      opset_version=11
   )
   print("ONNX 模型已成功导出为 model.onnx")
   

   • 请确保模型的输入和输出格式符合 ONNX 的要求。
   • 如果模型包含动态输入或复杂操作，可能需要额外调整导出代码。

3. 联系开发者或社区：

   • 如果确认当前版本不支持 ONNX 导出，可以通过 GitHub Issues 或 ModelScope 社区提交功能请求，询问是否计划支持该功能。

总结

目前知识库中未提及 ModelScope-FunASR 1.x 版本支持 ONNX 导出的功能。如果您需要该功能，建议检查官方代码库或尝试手动实现。如有进一步需求，可联系开发者获取支持。