声浪
WeNet做长语音识别的策略是什么？源码好像不能超过20s，如果超过怎么做？
超过的话，一个是 embedding 没法表示，一个是一直不能做 rescore。原理就是识别到足够长的blank就认为语音结束，rescore后清空一些状态，重新开始识别。
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是不是目前基于aishell预训练的模型在给定的py脚本下里面是没办法流式的？ 尝试改了 encoder的初始化参数 “use_dynamic_chunk”， 推理时能够走到forward_chu
如果模型训练的时候没有用dynamic chunk，在推理时强行更改配置文件也无法做流式。
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请问一下，远程服务器docker启动了，本地如何前端访问？
问：请问一下，远程服务器docker启动了，本地如何前端访问？ 答：参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/462949231
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单机多卡训练，WeNet的train.py总是在init_process_group就不往前了，是有什么特殊运行方式呢？
问：单机多卡训练，WeNet的train.py总是在init_process_group就不往前了，是有什么特殊运行方式呢？ 答：需要删除 ddp_init
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在使用websocket_server_main的时候发现内存会随请求数不断增长，但是当识别任务结束连接断开的时候内存并未被释放，这大概是哪部分代码的引起的呢？
不是WeNet的问题，是libtorch和onnx内部的内存管理机制，可以在必要的地方强制free libtorch官方github里有相应issues。
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