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。"
使用场景示例:
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。
浏览量:185
最新流量情况
月访问量
23904.81k
平均访问时长
00:04:51
每次访问页数
5.82
跳出率
43.33%
流量来源
直接访问
48.28%
自然搜索
35.88%
邮件
0.03%
外链引荐
12.71%
社交媒体
3.06%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
13.77%
印度
8.48%
日本
3.85%
俄罗斯
4.86%
美国
17.58%
多语种高精度语音识别模型
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。
语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等
腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。
多语种语音理解模型,提供高精度语音识别与情感识别。
SenseVoice是一个包含自动语音识别(ASR)、语音语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)等多语音理解能力的语音基础模型。它专注于高精度多语种语音识别、语音情感识别和音频事件检测,支持超过50种语言,识别性能超越Whisper模型。模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,是实时语音处理的理想选择。
提供语音识别、语音合成等语音AI能力
依图语音开放平台为开发者提供语音识别、语音合成等语音AI能力,包括精准语音转文本、文本转语音合成、声纹识别、语音增强降噪等服务,支持不同场景下的语音交互应用开发。平台提供高效、灵活的语音AI能力接入方式,可轻松将语音技术应用于各类产品与业务场景。
专业语音识别软件和服务
Vocapia Research开发的语音识别软件提供先进的语音处理技术,支持多语种识别,并能应用于广播监控、讲座和研讨会转录、视频字幕、电话会议转录和语音分析等领域。我们的产品具有大词汇量连续语音识别、语音分割和分区、说话人识别和语种识别等功能。我们的软件适用于批量或实时转录大量音频和视频文件,特别针对电话对话语音和呼叫中心数据的转录需求。我们提供多种语言的转录服务,并可根据客户需求定制模型或系统。
帮助世界通过事件分析从数据中学习
Mixpanel是一个简单而强大的事件分析工具,帮助用户做出更好的决策。它可以让团队清晰地看到每个客户体验的每个时刻,以便您可以做出有效的改变。Mixpanel让您自由地探索数据,无需使用SQL。您可以设置指标来衡量增长和留存率,并对数据进行切片和切块,以发现趋势并实时查看用户如何使用您的应用程序。无论是新兴企业还是世界500强企业,Mixpanel都能随着您的数据量增长而成长。
基于先进AI模型,能精准识别AI生成文本,中英文检测能力出色。
朱雀大模型检测是腾讯推出的AI文本检测工具。它利用多种先进AI模型,经数百万级数据训练,能精准识别AI与人类书写模式。在中文数据处理上表现尤为出色,为内容创作者、教育工作者等提供了有力的检测支持,帮助他们辨别文本来源,确保内容原创性。该产品目前处于特邀测试阶段,具体价格和定位尚未明确。
本地数据驱动的事件分析平台
LocalPulseIO是一款集成本地事件数据的营销自动化工具,提供全球范围内的本地洞察力。通过LocalPulseIO,您可以获得全面的市场洞察,制定更有针对性的营销策略。定价请参考官方网站。
朱雀大模型检测,精准识别AI生成图像,助力内容真实性鉴别。
朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具,主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练,涵盖摄影、艺术、绘画等内容,可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点,对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格,但从功能来看,主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人,如媒体、艺术机构等。
保护隐私的音频深度检测
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架,它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器,将语义和声学信息从音频样本中分离出来,仅使用声学信息(如韵律和音色)进行深度检测,从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力,使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明,SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效,其等错误率(EER)低至2.02%。同时,它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译,通过我们的用户研究和单词错误率(WER)均高于93.93%来证明。此外,SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准,为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。
本地部署的AI语音工具箱,支持语音识别、转录和转换。
Easy Voice Toolkit是一个基于开源语音项目的AI语音工具箱,提供包括语音模型训练在内的多种自动化音频工具。该工具箱能够无缝集成,形成完整的工作流程,用户可以根据需要选择性使用这些工具,或按顺序使用,逐步将原始音频文件转换为理想的语音模型。
情感丰富的多模态语言模型
EMOVA(EMotionally Omni-present Voice Assistant)是一个多模态语言模型,它能够进行端到端的语音处理,同时保持领先的视觉-语言性能。该模型通过语义-声学解耦的语音分词器,实现了情感丰富的多模态对话,并在视觉-语言和语音基准测试中达到了最先进的性能。
在线语音合成与语音识别服务
TTSLabs是一款在线语音合成与语音识别服务,提供高质量、自然流畅的语音合成和准确可靠的语音识别功能。通过简单的API调用,用户可以将文字转化为真实的语音,并且可以将语音转化为文本。TTSLabs提供多种语音风格和多国语言的支持,具有快速响应、高效稳定的特点。价格灵活透明,适用于个人开发者和企业用户。
转录任何语音、音频、视频到文字
Voicetapp是一个强大的基于云端的人工智能软件,通过最新的语音识别技术,帮助您将任何语音、音频和视频自动转换为文字。具备高达99%的准确度。支持170种语言和方言。具备演讲者识别、实时转录、多种音频输入格式等功能。提供不同的定价计划。
AI生成文本检测,用AI治理AI。
天目智能识别系统是由人民网传播内容认知全国重点实验室研发的产品,专注于检测AI生成的文本内容。它利用先进的AI技术来识别和治理AI生成的内容,确保信息的真实性和可靠性。产品的主要优点包括高准确率、大文本容量检测、一键生成PDF报告、保护数据隐私等。它适用于新闻传播、学术研究等领域,旨在提升内容质量和维护学术诚信。
精确到词级的自动语音识别模型
CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体,专为快速、准确、逐字的语音识别设计,提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比,CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词,包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集(如TED、AMI)中排名第一,并在INTERSPEECH 2024上被接受。
数字多模态测谎仪,实时风险评估与情感分析。
PolygrAI是一款先进的数字多模态测谎仪,结合了心理学原理和先进的人工智能及计算机视觉技术,通过分析视觉、音频和语言线索,实时识别可能表明压力或欺骗的行为波动。该技术不仅提高了欺骗检测的准确性,还为用户在各种应用场景中做出决策提供了有价值的见解。PolygrAI的背景信息包括多项研究支持,如Barathi (2016)和Ding et al., (2019)的研究,显示多模态方法在欺骗检测中的有效性。产品不收集用户数据,注重隐私保护,并且正在开发移动版本。
上传音频文件,轻松进行对话分析。
Audio Chat是一个专注于音频文件处理的网站,它允许用户上传讲座、会议或面试等音频文件,并进行对话分析。该产品通过先进的音频处理技术,帮助用户快速获取对话内容的要点,提高学习和工作效率。
Slack情感分析工具
ChatPulse是一款为Slack打造的情感分析工具,通过自然语言处理技术,识别情感和情绪,提升员工幸福感和团队沟通效果。ChatPulse可以实时跟踪团队的情绪和情感状态,帮助人力资源经理了解团队士气,人员管理者改善与下属的沟通,员工加强与同事的沟通。
开源多模态大型语言模型,支持实时语音输入和流式音频输出。
Mini-Omni是一个开源的多模态大型语言模型,能够实现实时的语音输入和流式音频输出的对话能力。它具备实时语音到语音的对话功能,无需额外的ASR或TTS模型。此外,它还可以在思考的同时进行语音输出,支持文本和音频的同时生成。Mini-Omni通过'Audio-to-Text'和'Audio-to-Audio'的批量推理进一步增强性能。
音频变声技术,转换声音同时保留原始表达和情感
Voice Changer是Cartesia推出的一款音频变声模型,它能够在转换音频声音的同时,保持原始音频的表达方式和情感。这项技术基于Cartesia在状态空间模型(SSM)架构上的开创性工作,能够以惊人的质量处理和生成高分辨率的声音。Voice Changer的主要优点包括自然语音保留、精确控制交付、多样化的使用场景以及与Sonic声音生成技术的结合使用。
手写文本识别和字符检测模型
DTLR是一个基于检测的手写文本行识别模型,基于DINO-DETR进行改进,用于文本识别和字符检测。该模型在合成数据上预训练,然后在真实数据集上进行微调。它对于OCR(光学字符识别)领域具有重要意义,特别是在处理手写文本时,能够提高识别的准确性和效率。
专业文本识别与过滤服务,支持多种垃圾文本检测。
网易易盾文本识别体验是基于智能识别及海量样本库的专业文本识别服务,针对文本垃圾提供个性化匹配模型及定制检测方案。产品背景包括多年行业经验积累,定位于帮助用户高效识别评论、弹幕、昵称中的变种文本垃圾。
基于OpenAI Whisper的自动语音识别与说话人分割
whisper-diarization是一个结合了Whisper自动语音识别(ASR)能力、声音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术的开源项目。它通过提取音频中的声音部分来提高说话人嵌入的准确性,然后使用Whisper生成转录文本,并通过WhisperX校正时间戳和对齐,以减少由于时间偏移导致的分割错误。接着,使用MarbleNet进行VAD和分割以排除静音,TitaNet用于提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人,最后将结果与WhisperX生成的时间戳关联,基于时间戳检测每个单词的说话人,并使用标点模型重新对齐以补偿小的时间偏移。
提升营销文本,使用内容和情感分析
FLASHinsight AI是一款可以提升营销文本的插件。通过内容和情感分析,评估人们在看到您的内容时会产生什么样的想法。您可以改进您的沟通和营销材料,获得更多的转化、更清晰的沟通和更高的参与度。该插件可用于评估品牌或个人内容、电子邮件、产品概念、品牌使命宣言等。无论您的语言有多复杂,消息有多正面或负面,它都可以立即了解到内容被他人如何看待。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14