modelscope-funasr有没有什么办法可以优化一下，能够控制在1秒返回？

为了提高damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx模型在使用2pass模式下的响应速度，达到1秒内返回识别结果的目标，可以考虑以下几个方面进行优化，尽管直接参考资料未提供针对此特定模型的优化策略，但以下建议基于一般ASR优化原则：

1. 模型量化与优化：

   • 尝试对模型进行量化处理，如INT8量化，这可以减少模型推理时的计算量和内存占用，从而加快推理速度^[1]。
   • 使用ONNX Runtime的优化工具进一步优化模型，如启用GPU加速、调整执行提供器设置等，以充分利用硬件资源^[2]。

2. 推理引擎选择与调优：

   • 确保使用了最新的ModelScope推理引擎或兼容的高性能推理框架，这些通常会针对最新硬件进行优化。
   • 调整推理引擎的并发设置、批处理大小等参数，合理分配计算资源，平衡延迟与吞吐量。