modelscope-funasr这怎么保存内存不会一直增长呀？

在使用 modelscope-funasr 进行流式语音识别时，如果 input_finished 变量始终为 false，并且 ParaformerOnline::Forward 执行完成后没有调用 Reset() 方法，可能会导致内存持续增长的问题。以下是针对该问题的详细分析和解决方案：

1. 问题分析

• input_finished 的作用
  在流式语音识别中，input_finished 是一个标志变量，用于指示输入音频流是否已经结束。如果该变量始终为 false，模型会认为还有更多的音频数据需要处理，从而不会触发清理或重置操作。

• ParaformerOnline::Forward 的行为
  ParaformerOnline::Forward 是模型的核心推理方法，负责对输入音频流进行逐步解码。如果未正确调用 Reset() 方法，模型内部的状态（如缓存、中间结果等）将无法被清空，可能导致内存占用持续增加。

• 内存增长的原因
  流式识别过程中，模型会维护一个内部状态（例如缓存的音频帧、中间解码结果等）。如果未及时清理这些状态，随着音频流的不断输入，内存占用会逐渐累积。

2. 解决方案

2.1 确保 input_finished 正确设置

• 在流式识别中，当音频流发送完毕后，客户端需要显式地通知服务端任务结束。可以通过发送 finish-task 指令来实现。
• 示例代码：

  {
  "header": {
    "action": "finish-task",
    "task_id": "2bf83b9a-baeb-4fda-8d9a-xxxxxxxxxxxx",
    "streaming": "duplex"
  },
  "payload": {
    "input": {}
  }
  }
  

  • 关键点：确保 finish-task 指令在音频流发送完毕后立即发送，以触发 input_finished 的更新。

2.2 调用 Reset() 方法

• 在 ParaformerOnline::Forward 执行完成后，必须调用 Reset() 方法以清理模型的内部状态。这一步通常由 SDK 或框架自动完成，但如果未正确调用，可以手动干预。
• 示例代码（伪代码）：

  ParaformerOnline model;
  while (audio_stream_available) {
    model.Forward(audio_chunk);
  }
  model.Reset();  // 清理内部状态
  

2.3 使用增量输出模式

• 如果启用了增量输出模式（incremental_output=true），每次返回的结果仅包含最新生成的内容，而不是完整的全量内容。这种方式可以减少内存占用。
• 设置方法：

  parameters = {
    "incremental_output": True
  }
  

2.4 监控和优化内存使用

• 监控内存：在开发环境中，使用工具（如 valgrind 或 gperftools）监控内存分配和释放情况，确保没有内存泄漏。
• 优化音频分片：建议每次发送 100ms 的音频数据，并间隔 100ms 发送下一帧，避免一次性发送过多数据导致内存压力。

3. 重要提醒

• 连接复用：在 WebSocket 场景下，连接可以复用以提升资源利用效率。但需要注意，不同任务必须使用不同的 task_id，否则可能导致状态混乱。
• 超时机制：如果任务结束后 60 秒内没有新的任务，连接会自动断开。请确保任务提交的频率符合业务需求。
• 异常处理：如果任务执行过程中发生失败，服务会下发 task-failed 指令并关闭连接。此时需要检查日志文件（如 ossimport2.log 或 ossimport.log）以定位问题。

4. 总结

通过以下步骤可以有效解决内存增长问题： 1. 确保 input_finished 标志正确设置，及时发送 finish-task 指令。 2. 在 ParaformerOnline::Forward 执行完成后调用 Reset() 方法。 3. 启用增量输出模式以减少内存占用。 4. 监控内存使用情况，优化音频分片策略。

如果问题仍然存在，建议检查 SDK 或框架的实现细节，确保其正确处理了流式识别的生命周期管理。