

Sensevoicesmall
简介 :
SenseVoiceSmall是一款具备多种语音理解能力的语音基础模型,包括自动语音识别(ASR)、口语语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)。该模型经过超过40万小时的数据训练,支持超过50种语言,识别性能超越Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,处理10秒音频仅需70毫秒,比Whisper-Large快15倍。此外,SenseVoice还提供便捷的微调脚本和策略,支持多并发请求的服务部署管道,客户端语言包括Python、C++、HTML、Java和C#等。
需求人群 :
该产品适合需要高精度语音识别和情感分析的企业或开发者,如智能客服、语音助手、音频分析工具等。其高效的推理速度和多语言支持使其在多语种环境中具有显著优势。
使用场景
智能客服系统使用SenseVoiceSmall进行语音识别和情感分析,提升客户服务体验。
音频分析工具利用SenseVoiceSmall检测音频中的特定事件,进行内容分类和标签化。
语音助手通过SenseVoiceSmall实现多语言的语音识别和情感互动,增强用户体验。
产品特色
自动语音识别(ASR):能够识别和转换语音为文本。
口语语言识别(LID):识别语音中的语种。
语音情感识别(SER):识别语音中的情感。
音频事件检测(AED):检测音频中的特定事件,如背景音乐、掌声、笑声等。
高效的推理:SenseVoice-Small模型推理延迟极低,处理速度快。
便捷的微调:提供微调脚本和策略,易于根据业务场景调整。
多语言支持:支持多种语言的语音识别和情感识别。
使用教程
1. 安装必要的库和依赖,如funasr。
2. 导入AutoModel和rich_transcription_postprocess。
3. 设置模型路径和设备,初始化模型。
4. 使用generate方法进行语音识别,传入音频文件路径和语言参数。
5. 使用rich_transcription_postprocess处理识别结果,输出文本。
6. 根据需要进行微调,优化模型性能。
7. 部署模型到服务中,支持多并发请求。
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