modelscope-funasr-wss-server-2pass识别时，短句时间太长， 怎么办？

当使用modelscopefunasrwssserver2pass进行语音识别时，如果遇到短句时间过长的问题，可以尝试以下方法进行优化：

1、调整模型参数

减小模型的上下文窗口大小（context window size）：通过减小上下文窗口大小，可以减少模型需要处理的时间步长，从而提高识别速度。

降低模型的分辨率（resolution）：降低模型的分辨率可以减小模型的计算量，从而提高识别速度。

2、使用多线程或异步处理

使用多线程或异步处理可以提高系统的并发能力，从而提高识别速度。

3、优化音频预处理

对音频进行降噪处理：通过降噪处理可以减少背景噪声对识别结果的影响，从而提高识别准确性和速度。

对音频进行分段处理：将长句音频分成多个短句音频，然后分别进行识别，最后将识别结果合并，这样可以提高识别速度，但可能会影响识别准确性。

4、使用其他语音识别引擎

如果上述方法仍无法满足需求，可以考虑使用其他更高效的语音识别引擎，如百度、腾讯等提供的语音识别服务。

以下是一个简单的表格，归纳了上述优化方法：

优化方法	描述
调整模型参数	减小上下文窗口大小 降低模型分辨率
使用多线程或异步处理	提高系统的并发能力
优化音频预处理	降噪处理 分段处理
使用其他语音识别引擎	考虑使用其他更高效的语音识别引擎