SenseVoice官網(wǎng)
一款阿里通義實驗室發(fā)布的FunAudioLLM框架多語言音頻基礎模型,SenseVoice具有多語種、混合語言、音色和情感控制能力。
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SenseVoice簡介
SenseVoice,一款阿里通義實驗室發(fā)布的FunAudioLLM框架多語言音頻基礎模型,enseVoice專注于高精度多語言語音識別、語音情感識別和音頻檢測,具有多語種、混合語言、音色和情感控制能力,在零樣本語音生成、跨語言語音克隆和指令跟蹤方面的能力表現(xiàn)優(yōu)秀。
FunAudioLLM 通過結合先進的語音理解和生成技術,可以處理復雜的語音任務,并在多種語言環(huán)境中實現(xiàn)自然交。
SenseVoice可以應用于語音翻譯、情感語音、互動播客和富有表現(xiàn)力的有聲讀物朗讀等。
SenseVoice具有音頻理解能力,包括語音識別(ASR)、語種識別(LID)、語音情感識別(SER)和聲學分類(AEC)或聲學檢測(AED)
SenseVoice性能:
多語言語音識別:經(jīng)過超過40萬小時的數(shù)據(jù)訓練,支持50多種語言,識別性能超越Whisper模型。
豐富轉錄:
擁有優(yōu)秀的情緒識別能力,在測試數(shù)據(jù)上達到并超越目前最好的情緒識別模型的效果。
提供聲音檢測能力,支持bgm、掌聲、笑聲、哭泣、咳嗽、打噴嚏等各種常見人機交互的檢測。
高效推理:SenseVoice-Small 模型采用非自回歸端到端框架,從而實現(xiàn)極低的推理延遲。處理 10 秒的音頻僅需 70ms,比 Whisper-Large 快 15 倍。
便捷的Finetuning:提供便捷的Finetuning腳本和策略,讓用戶根據(jù)業(yè)務場景輕松解決長尾樣本問題。
服務部署:提供服務部署管道,支持多并發(fā)請求,客戶端語言包括Python、C++、HTML、Java、C#等。
在aiSHELL-1、AISHELL-2、Wenetspeech、Librispeech和Common Voice上測試了多語言語音識別性能和推理效率,中文和粵語,SenseVoice-Small效果好。
github:https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
SenseVoice官網(wǎng)入口網(wǎng)址
https://fun-audio-llm.github.io/
OpenI小編發(fā)現(xiàn)SenseVoice網(wǎng)站非常受用戶歡迎,請訪問SenseVoice網(wǎng)址入口試用。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計
數(shù)據(jù)評估
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