SenseVoiceSmall

SenseVoiceSmall官網(wǎng)

SenseVoiceSmall是一款具備多種語音理解能力的語音基礎模型，包括自動語音識別（ASR）、口語語言識別（LID）、語音情感識別（SER）和音頻檢測（AED）。該模型經(jīng)過超過40萬小時的數(shù)據(jù)訓練，支持超過50種語言，識別性能超越Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回歸端到端框架，推理延遲極低，處理10秒音頻僅需70毫秒，比Whisper-Large快15倍。此外，SenseVoice還提供便捷的微調(diào)腳本和策略，支持多并發(fā)請求的服務部署管道，客戶端語言包括Python、C++、HTML、Java和C#等。

SenseVoiceSmall是一款功能強大的語音基礎模型，它集成了自動語音識別（ASR）、口語語言識別（LID）、語音情感識別（SER）和音頻檢測（AED）等多種能力于一身。經(jīng)過40萬小時以上的數(shù)據(jù)訓練，支持50多種語言，識別精度超越了流行的Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回歸端到端框架，推理速度極快，處理10秒音頻僅需70毫秒，是Whisper-Large的15倍。

SenseVoiceSmall主要功能

SenseVoiceSmall的主要功能包括：高精度多語言語音識別、語言識別、語音情感分析以及音頻檢測。它能夠?qū)⒄Z音轉(zhuǎn)換為文本，識別語音的語言種類，分析語音中的情感，并檢測音頻中的特定，例如掌聲、笑聲等。這些功能使其在智能客服、語音助手、音頻分析等領域具有廣泛的應用前景。

SenseVoiceSmall使用方法

SenseVoiceSmall的使用相對簡單，主要步驟如下：首先安裝必要的庫和依賴，如funasr；然后導入AutoModel和rich_transcription_postprocess；接下來設置模型路徑和設備，并初始化模型；使用generate方法進行語音識別，傳入音頻文件路徑和語言參數(shù)；最后使用rich_transcription_postprocess處理識別結(jié)果，輸出文本。此外，用戶還可以根據(jù)實際需求進行模型微調(diào)，以優(yōu)化模型性能，并支持多并發(fā)請求的服務部署。

SenseVoiceSmall產(chǎn)品價格

本文未提供SenseVoiceSmall的產(chǎn)品價格信息。建議訪問其官方網(wǎng)站或聯(lián)系相關(guān)技術(shù)支持人員了解具體定價。

SenseVoiceSmall常見問題

SenseVoiceSmall支持哪些編程語言？

SenseVoiceSmall支持多種客戶端語言，包括Python、C++、HTML、Java和C#等。

SenseVoiceSmall的模型微調(diào)如何進行？

SenseVoiceSmall提供便捷的微調(diào)腳本和策略，方便用戶根據(jù)業(yè)務場景調(diào)整模型參數(shù)，以獲得最佳性能。具體操作可參考官方文檔。

SenseVoiceSmall的部署方式有哪些？

SenseVoiceSmall支持多并發(fā)請求的服務部署管道，方便用戶將其集成到各種應用中。

SenseVoiceSmall官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall

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