ModelScope-FunASR在Windows（CPU）上运行所需的内存大小并不是一个固定的值，它受到多个因素的影响，包括模型的具体版本、音频文件的长度、处理任务的复杂度以及系统的整体配置等。以下是一些一般性的指导和建议：
1. 模型版本与复杂度
基础版本：对于较小的模型或基础版本的ModelScope-FunASR，其内存需求可能相对较低。然而，由于FunASR通常用于处理复杂的语音识别任务，即使是基础版本也可能需要一定的内存资源。
大型模型：对于大型模型或高级版本的ModelScope-FunASR，其内存需求会显著增加。这些模型在处理长音频或高复杂度任务时，需要更多的内存来存储中间结果和进行实时计算。
2. 音频文件长度
短音频：对于较短的音频文件（如几分钟以内），ModelScope-FunASR的内存需求可能相对较低。
长音频：对于较长的音频文件（如几十分钟或几小时），ModelScope-FunASR的内存需求会显著增加。这是因为长音频的转写需要更多的计算资源和时间，从而增加了内存的使用量。
3. 系统配置
CPU性能：CPU的性能也会影响ModelScope-FunASR的内存需求。高性能的CPU可以更快地处理数据，从而在一定程度上减少内存的使用量。然而，由于FunASR的复杂性，即使在高性能CPU上运行，也可能需要较大的内存资源。
操作系统与后台程序：Windows操作系统的内存管理策略以及后台运行的程序也会影响ModelScope-FunASR的内存需求。因此，在评估内存需求时，需要考虑整个系统的内存使用情况。
4. 实践经验与建议
小范围测试：在将ModelScope-FunASR部署到生产环境之前，建议先在具有不同内存配置的测试环境中进行小范围测试。通过测试不同长度的音频文件和不同版本的模型，可以评估出所需的最低内存要求。
内存监控：在运行ModelScope-FunASR时，可以使用系统监控工具来实时观察内存的使用情况。这有助于及时发现内存不足的问题，并采取相应的措施（如增加内存、优化模型参数等）来解决问题。
5. 官方建议与文档
由于ModelScope-FunASR的具体内存需求可能因版本和配置而异，因此建议直接参考官方文档或联系技术支持以获取更准确的信息。
综上所述，ModelScope-FunASR在Windows（CPU）上运行所需的内存大小是一个相对灵活的值，它受到多个因素的影响。为了获得最佳的性能和稳定性，建议根据具体的任务需求和系统配置来评估所需的内存资源。