在modelscope-funasr用自己的数据微调的时候，会把wav文件切成多少秒的小文件呢？

在ModelScope-FunASR中进行微调时，关于将wav文件切成多少秒的小文件，知识库中并未明确提及具体的默认切分时长。然而，根据语音处理领域的常见实践以及相关文档中的间接信息，可以推测以下内容：

1. 语音切分的常见实践
   在语音处理任务中，通常会将长音频切分为较短的片段以便于模型训练和推理。常见的切分长度范围为5秒到30秒，具体取决于任务需求和模型设计。例如：

   • 如果任务需要高精度的时间对齐（如语音识别或时间戳生成），可能会选择较短的切分长度（如5秒或10秒）。
   • 如果任务对上下文依赖较强（如语音合成或情感分析），可能会选择较长的切分长度（如20秒或30秒）。

2. FunASR的默认行为
   FunASR作为一个基于PyTorch的语音处理工具包，其默认切分策略可能与模型的具体配置和任务类型相关。如果未明确指定切分长度，工具包可能会使用默认值（如10秒或15秒）。建议查看funasr的配置文件或相关参数说明以确认具体值。

3. 如何自定义切分长度
   如果需要自定义切分长度，可以通过调整FunASR的配置文件或代码中的相关参数实现。例如：

   • 在数据预处理阶段，设置音频切分的窗口大小（window_size）和步长（stride）。
   • 修改requirements.txt或config.yaml中的相关参数，确保切分长度符合您的数据特点和任务需求。

4. 重要提醒

   • 切分长度的选择会影响模型性能：过短的切分可能导致上下文信息丢失，而过长的切分可能增加计算负担。
   • 确保数据格式一致：在切分音频文件时，请确保所有文件的采样率、编码格式等参数一致，以避免后续处理中的错误。

如果您需要更具体的切分长度信息，建议参考FunASR的官方文档或直接查看代码实现中的默认参数设置。