modelscope-funasr的paraformer流式解码有没有原理图片啊？

Paraformer流式解码的原理可以通过以下小标题和单元表格来解释：

1、背景介绍

Paraformer是一种用于语音识别的模型结构，它采用了流式解码的方式。

流式解码是指在模型进行推理时，一次只处理一个输入样本，而不是一次性处理整个序列。

2、原理概述

Paraformer流式解码的核心思想是将解码过程分解为多个子任务，每个子任务只关注一部分输入序列。

通过这种方式，可以有效地减少计算量和内存占用，提高解码速度和效率。

3、子任务划分

Paraformer流式解码将解码过程划分为多个子任务，每个子任务只关注一部分输入序列。

具体的划分方式可以根据实际需求进行调整，例如按照时间步长划分，或者按照注意力窗口划分。

4、子任务处理

对于每个子任务，Paraformer流式解码会使用相应的模型参数进行处理。

由于每个子任务只关注一部分输入序列，因此可以使用较小的模型参数来处理，从而降低计算量和内存占用。

5、结果融合

在完成所有子任务的处理后，Paraformer流式解码会将各个子任务的结果进行融合，得到最终的解码结果。

融合的方式可以是简单的拼接，也可以是更复杂的加权融合。

6、优势与挑战

Paraformer流式解码的优势在于可以显著提高解码速度和效率，特别是在处理长序列时。

由于每次只处理部分输入序列，可能会引入一定的误差，需要通过其他手段进行补偿。

7、归纳

Paraformer流式解码是一种有效的语音识别解码方法，通过将解码过程分解为多个子任务，可以显著提高解码速度和效率。

该方法也存在一些挑战，需要进一步研究和优化。