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Sensevoice
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SenseVoice适用于需要高精度语音识别和情感分析的开发者和企业，如智能语音助手、客服机器人、多语种翻译软件等。它的多语种支持和低延迟特性使其在实时语音交互场景中尤为有用。
AI语音识别AI语音合成#语音识别#情感分析#多语种#低延迟#实时处理普通产品开源
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简介
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。
截图
产品特色
自动语音识别(ASR)：支持超过50种语言的高精度语音识别。
语音语言识别(LID)：能够识别并区分不同的语言。
语音情感识别(SER)：在测试数据上超越当前最佳模型的情感识别效果。
音频事件检测(AED)：支持检测多种人机交互事件，如背景音乐、掌声、笑声等。
高效的推理速度：SenseVoice-Small模型处理10秒音频仅需70毫秒。
便捷的微调支持：提供微调脚本和策略，便于用户根据业务场景调整模型。
服务部署支持：支持多并发请求，客户端语言多样，易于集成到不同平台。
使用教程
1. 安装必要的依赖项，如Python环境和FunASR工具包。
2. 克隆或下载SenseVoice模型的代码库到本地。
3. 根据文档说明，设置模型目录并准备数据输入。
4. 使用提供的API或脚本进行模型的推理，获取语音识别结果。
5. 如有需要，根据业务场景对模型进行微调，优化识别效果。
6. 将模型集成到应用程序中，实现语音识别和情感分析功能。
流量来源
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