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Funaudiollm
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FunAudioLLM的目标受众包括技术开发者、语音技术研究人员和企业用户，他们可以利用这一框架开发具有高级语音交互功能的应用，如语音翻译、情感语音聊天、交互式播客和有表现力的有声书朗读等。
AI语音合成AI语音识别#语音识别#语音合成#多语种#情绪识别#开源普通产品开源
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简介
FunAudioLLM是一个旨在增强人类与大型语言模型(Large Language Models, LLMs)之间自然语音交互的框架。它包含两个创新模型：SenseVoice负责高精度多语种语音识别、情绪识别和音频事件检测；CosyVoice负责自然语音生成，支持多语种、音色和情绪控制。SenseVoice支持超过50种语言，具有极低的延迟；CosyVoice擅长多语种语音生成、零样本上下文生成、跨语言语音克隆和指令跟随能力。相关模型已在Modelscope和Huggingface上开源，并在GitHub上发布了相应的训练、推理和微调代码。
截图
产品特色
高精度多语种语音识别：支持超过50种语言的语音识别，具有极低延迟。
情绪识别：能够识别语音中的情绪，增强交互体验。
音频事件检测：识别音频中的特定事件，如音乐、掌声、笑声等。
自然语音生成：CosyVoice模型可以生成具有自然流畅度和多语种支持的语音。
零样本上下文生成：无需额外训练即可生成特定上下文的语音。
跨语言语音克隆：能够复制不同语言的语音风格。
指令跟随能力：根据用户的指令生成相应风格的语音。
使用教程
访问FunAudioLLM的GitHub页面，了解模型的详细信息和使用条件。
根据需要选择合适的模型，如SenseVoice或CosyVoice，并获取相应的开源代码。
阅读文档，理解模型的输入输出格式以及如何配置参数以满足特定需求。
在本地环境或云平台上设置模型的训练和推理环境。
使用提供的代码进行模型训练或微调，以适应特定的应用场景。
集成模型到应用程序中，开发具有语音交互功能的产品。
测试应用程序以确保语音识别和生成的准确性和自然性。
根据反馈优化模型性能，提升用户体验。
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