modelscope-funasr 和 whisper 是两个不同的语音识别项目，它们可能使用不同的模型架构、参数设置和训练方法，这可能导致性能上的差异。即使两个项目都声称使用了相同的模型（比如都是基于Transformer的语音识别模型），它们的实现细节和性能优化也可能不同。
以下是可能导致 modelscope-funasr 比 whisper/demo.py 慢5倍的一些原因：
模型大小与复杂度：modelscope-funasr 可能使用了更大或更复杂的模型，导致计算量增加，进而使推理速度变慢。
硬件与软件优化：whisper 可能针对特定的硬件或软件进行了优化，比如使用了针对特定指令集优化的代码，或者利用了特定硬件的加速功能。而 modelscope-funasr 可能没有这些优化，或者在你的硬件和软件环境下表现不佳。
输入数据处理：语音识别模型的推理速度也可能受到输入数据处理的影响。whisper 可能使用了更高效的预处理和后处理策略，从而减少了总体延迟。
依赖库与版本：不同的项目可能依赖不同的库和版本，而这些库的性能可能因版本和实现而异。
并发与批处理：如果你的比较是基于单个音频文件的推理时间，那么 modelscope-funasr 可能没有充分利用并发或批处理来提高效率。而 whisper 可能在这些方面做得更好。
为了更准确地了解性能差异的原因，你可以尝试以下方法：
检查 modelscope-funasr 和 whisper 的官方文档，了解它们的模型架构、参数设置和性能特点。
在相同的硬件和软件环境下运行两个项目，确保它们使用相同的输入数据。
使用性能分析工具（如Profiler）来检查 modelscope-funasr 的推理过程，找出可能的性能瓶颈。
尝试对 modelscope-funasr 进行优化，比如调整模型参数、优化输入数据处理、使用更高效的依赖库等。
请注意，即使进行了这些步骤，仍然可能无法完全解释性能差异的原因。因为语音识别是一个复杂的任务，涉及多个方面的因素，包括模型、硬件、软件、数据等。