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Sensevoicesmall
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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。
AI语音识别AI模型#语音识别#情感分析#音频事件检测#多语言支持普通产品开源
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产品介绍
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简介
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。
截图
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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