modelscope-funasr实时解析每个chunk的延迟大概是多少ms呀？

ModelScope-Funasr的实时ASR识别延迟可能因多种因素而异，没有固定的毫秒数。

在实时语音识别系统中，处理每个chunk（数据块）的延迟可能会受到多种因素的影响，包括模型的复杂性、服务器的处理能力、网络状况等。对于ModelScope-Funasr，具体的延迟时间并没有一个确切的标准值，因为它会根据实际情况而有所不同。以下是一些可能影响延迟的因素：

1. 模型复杂度：如果使用的模型较为复杂，需要更多的计算资源来进行解码，这可能会导致处理时间增加。
2. 服务器性能：服务器的处理能力和负载情况也会影响处理速度。如果服务器性能较高且负载较低，处理速度可能会更快。
3. 网络状况：数据传输过程中的网络延迟也会影响整体的识别速度。
4. 系统优化：系统中的其他优化措施，如使用Upsample Predictor模块来提高帧级别权重的稳定性，也可能对延迟有所影响。
5. 模型设计：不同的模型设计，如UniASR模型提到的“2遍刷新模型”（Two pass）端到端语音识别模型，可能会有不同的处理时间和延迟表现。

综上所述，ModelScope-Funasr的实时ASR识别延迟并不是一个固定的数值，它会受到多种因素的影响。如果您对延迟有特定的需求或遇到了问题，建议联系技术支持或查看官方文档以获取更详细的信息和帮助。

modelscope-funasr实时解析每个chunk的延迟取决于具体的硬件环境和网络状况。一般来说实时语音识别的延迟在几十毫秒到几百毫秒之间。