chenkui164

@shen2009fei 你这个问题好像是内存malloc时候失败了。我不是很了解golang,从网上搜索到的是 在golang中每个协程都维护自己的栈空间,初始大小为2KB，最大为1GB。 而每个协程的堆大小也是有限制的，在64位操作系统下是1GB，32位操作系统下是250MB,超出时会panic。 相对而言，每个线程栈空间初始大小则为2MB。 golang的堆只有1G,paraformer的模型有800M,所以猜测肯能是堆的内存不够了，引起的malloc失败

只支持中文或者中英文，不支持英文，如果有英文需求可以使用kaldi2里面提供的模型，https://github.com/k2-fsa/icefall

能提供一下音频么？我debug一下啊，这里确实没怎么测试过，需要修改https://github.com/chenkui164/FastASR/blob/main/src/lib/Vocab.cpp 里面的vector2stringV2这个函数

好的，可能需要等两天了，我把这部分代码重构一下，当时偷懒没考虑的太周全

@shen2009fei 已经修复这个bug,可以抽空试试了

不支持，这个项目只做推理过程，接口部分需要自己实现

临时的解决方案是将[代码](https://github.com/chenkui164/FastASR/blob/main/examples/paraformer_cli.cpp#:~:text=buff%2C%20len%2C%20flag\)%3B-,cout%20%3C%3C%20msg,-%3B) while (audio.fetch(buff, len, flag) > 0) { mm->reset(); string msg = mm->forward(buff, len, flag); cout 0) { mm->reset(); string msg = mm->forward(buff, len, flag); cout

用这个项目吧，https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx 里面包含很多预训练模型，https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/index.html 如果太占CPU可以选择模型小一些的模型，或者使用int8量化的版本。

我使用的版本比较老，可以从master分支切换到v1.0.4版本

1. Find where libopenblas.a is located on your computer: ``` sudo find / -name 'libopenblas.a' ``` 2. Add the path of libopenblas to [CMakeLists.txt](https://github.com/chenkui164/FastASR/blob/main/src/lib/CMakeLists.txt#:~:text=target_link_directories(%24%7BPROJECT_NAME%7D%20PUBLIC%20%22/usr/local/opt/openblas/lib%22)) ``` target_link_directories(${PROJECT_NAME} PUBLIC "/usr/local/opt/openblas/lib") ```