

Sensevoice
簡介 :
SenseVoice是一個包含自動語音識別(ASR)、語音語言識別(LID)、語音情感識別(SER)和音頻事件檢測(AED)等多語音理解能力的語音基礎模型。它專注於高精度多語種語音識別、語音情感識別和音頻事件檢測,支持超過50種語言,識別性能超越Whisper模型。模型採用非自迴歸端到端框架,推理延遲極低,是即時語音處理的理想選擇。
需求人群 :
SenseVoice適用於需要高精度語音識別和情感分析的開發者和企業,如智能語音助手、客服機器人、多語種翻譯軟件等。它的多語種支持和低延遲特性使其在即時語音交互場景中尤為有用。
使用場景
用於開發支持多國語言的智能客服系統,提升客戶服務體驗。
集成到智能家居設備中,實現對不同語言的語音指令的準確識別。
應用於多語種翻譯軟件,提高語音到文本的轉換精度和速度。
產品特色
自動語音識別(ASR):支持超過50種語言的高精度語音識別。
語音語言識別(LID):能夠識別並區分不同的語言。
語音情感識別(SER):在測試數據上超越當前最佳模型的情感識別效果。
音頻事件檢測(AED):支持檢測多種人機交互事件,如背景音樂、掌聲、笑聲等。
高效的推理速度:SenseVoice-Small模型處理10秒音頻僅需70毫秒。
便捷的微調支持:提供微調腳本和策略,便於用戶根據業務場景調整模型。
服務部署支持:支持多併發請求,客戶端語言多樣,易於集成到不同平臺。
使用教程
1. 安裝必要的依賴項,如Python環境和FunASR工具包。
2. 克隆或下載SenseVoice模型的代碼庫到本地。
3. 根據文檔說明,設置模型目錄並準備數據輸入。
4. 使用提供的API或腳本進行模型的推理,獲取語音識別結果。
5. 如有需要,根據業務場景對模型進行微調,優化識別效果。
6. 將模型集成到應用程序中,實現語音識別和情感分析功能。
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