SenseVoiceSmall

SenseVoiceSmall

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。

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