SenseVoiceSmall

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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。

SenseVoiceSmall是一款功能强大的语音基础模型，它集成了自动语音识别（ASR）、口语语言识别（LID）、语音情感识别（SER）和音频检测（AED）等多种能力于一身。经过40万小时以上的数据训练，支持50多种语言，识别精度超越了流行的Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架，推理速度极快，处理10秒音频仅需70毫秒，是Whisper-Large的15倍。

SenseVoiceSmall主要功能

SenseVoiceSmall的主要功能包括：高精度多语言语音识别、语言识别、语音情感分析以及音频检测。它能够将语音转换为文本，识别语音的语言种类，分析语音中的情感，并检测音频中的特定，例如掌声、笑声等。这些功能使其在智能客服、语音助手、音频分析等领域具有广泛的应用前景。

SenseVoiceSmall使用方法

SenseVoiceSmall的使用相对简单，主要步骤如下：首先安装必要的库和依赖，如funasr；然后导入AutoModel和rich_transcription_postprocess；接下来设置模型路径和设备，并初始化模型；使用generate方法进行语音识别，传入音频文件路径和语言参数；最后使用rich_transcription_postprocess处理识别结果，输出文本。此外，用户还可以根据实际需求进行模型微调，以优化模型性能，并支持多并发请求的服务部署。

SenseVoiceSmall产品价格

本文未提供SenseVoiceSmall的产品价格信息。建议访问其官方网站或联系相关技术支持人员了解具体定价。

SenseVoiceSmall常见问题

SenseVoiceSmall支持哪些编程语言？

SenseVoiceSmall支持多种客户端语言，包括Python、C++、HTML、Java和C#等。

SenseVoiceSmall的模型微调如何进行？

SenseVoiceSmall提供便捷的微调脚本和策略，方便用户根据业务场景调整模型参数，以获得最佳性能。具体操作可参考官方文档。

SenseVoiceSmall的部署方式有哪些？

SenseVoiceSmall支持多并发请求的服务部署管道，方便用户将其集成到各种应用中。

SenseVoiceSmall官网入口网址

https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall

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