modelscope-funasr这个问题怎么解决？

根据您提供的信息，您在调用UniAsr时遇到了KeyError错误。这个错误提示表明"asr-inference"不在pipelines注册表的"group auto-speech-recognition"中。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 检查模型版本：确保您使用的ModelScope-FunASR的版本与您尝试使用的模型兼容。有时候，不同版本的ModelScope-FunASR可能包含不同的模型和功能。

2. 查看文档：仔细阅读ModelScope-FunASR的文档，特别是关于模型注册表的部分。确认"asr-inference"是否确实存在于"group auto-speech-recognition"中。

3. 更新依赖项：确保您的环境满足ModelScope-FunASR的要求。有时候，某些依赖项可能需要更新或安装特定版本才能正常工作。

4. 寻求帮助：如果以上步骤都没有解决问题，您可以向ModelScope-FunASR的开发者或社区寻求帮助。他们可能能够提供更具体的解决方案或指导。

请注意，由于我无法直接访问您的环境和代码，以上建议仅供参考。具体解决方法可能需要根据您的实际情况进行调整。

根据您提供的信息，这个问题可能是由于ModelScope-Funasr的版本不兼容导致的。建议您尝试以下方法：

1. 升级ModelScope-Funasr：请确保您的ModelScope-Funasr版本是最新的，可以通过运行pip install -U modelscope来升级到最新版本。
2. 检查模型名称：请确保您在代码中使用的模型名称是正确的。根据错误提示，"asr-inference"似乎不在pipelines registry group中。您可以查阅ModelScope-Funasr的文档或示例代码，确认正确的模型名称。
3. 检查依赖库：请确保您的环境满足ModelScope-Funasr的依赖要求。根据您提供的环境信息，您正在使用Ubuntu、Python 3.8、TensorFlow 2.13.0和PyTorch 2.2.1。请确保这些库的版本与ModelScope-Funasr的要求相匹配。
4. 寻求社区支持：如果以上方法都无法解决问题，建议您在ModelScope-Funasr的GitHub仓库或相关社区论坛上提问，寻求开发者或其他用户的帮助。他们可能会提供更具体的解决方案或指导。

希望这些建议能帮助您解决ModelScope-Funasr的问题。如果您还有其他疑问，请随时提问。

参考 https://www.modelscope.cn/models/iic/speech_UniASR_asr_2pass-ja-16k-common-vocab93-tensorflow1-online/summary mode="offline"
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

inference_16k_pipline = pipeline(
task=Tasks.auto_speech_recognition,
model='iic/speech_UniASR_asr_2pass-ja-16k-common-vocab93-tensorflow1-online', model_revision="v2.0.4")

rec_result = inference_16k_pipline(mode="offline", 'https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_ja.wav')
print(rec_result) 是decoding_model="offline" 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”