本文介绍SenseVoice录音文件识别Python API的使用。 API的核心类为Transcription,它提供了异步提交任务、同步等待任务结束和异步查询任务执行结果的接口。 录音文件识别有如下两种实现方式,您可以根据需求选择合适的方法: 异步提交任务+同步等待任务结束:提交任务后,阻塞当前线程直到任务结束并获取识别结果。
本文介绍SenseVoice录音文件识别RESTful API的使用。 目前提供了提交任务接口和查询任务接口,通常情况下,您可以先调用提交任务接口开启任务,然后循环调用查询任务接口,直至任务完成。 前提条件 已开通服务并获得API-KEY:获取API Key。建议您配置API Key到环境变量,从而避免在代码里显示配置API Key,降低泄漏风险。
阿里SenseVoice的fastpi封装,采用onnx发布,体积更小,附带量化模型,支持GPU。支持从URL文件进行语音识别。 - SenseVoice-Api/requirements.txt at main · Cham-Lu/SenseVoice-Api
简介:这篇文章介绍了如何使用SenseVoice实现语音转文字的功能,包括通过Docker部署服务、使用网页界面或API进行语音文件的转换,并提供了详细的部署与使用步骤。 之前使用了阿里的CosyVoice实现了文字生成语音和声音的复刻,这章使用阿里的另一个工具,SenseVoice实现语音转文字,首先需要下载好软件,这里使用docker部署,下载好整...
阿里SenseVoice的fastpi封装,采用onnx发布,体积更小,附带量化模型,支持GPU。支持从URL文件进行语音识别。 - SenseVoice-Api/README.md at eb54b4396b48e135d777b406dd4a7e41fcf1870e · Cham-Lu/SenseVoice-Api
SenseVoice 「简体中文」|「English」|「日本語」 SenseVoice 是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。本项目提供 SenseVoice 模型的介绍以及在多个任务测试集上的 benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。
(url+"asr", headers=headers, json=data) response = response.json() if response['code'] == 0: res = response['res'] return res else: return response['msg'] if __name__ == '__main__': res = asr_damo_api("xxx/.cache/modelscope/hub/iic/SenseVoiceSmall/example/en.mp3") ...
同时,SenseVoice也是支持API调用的,可以在页面的下方看到通过API使用的字,点击可以看到开发手册。 以上就是全部内容啦。可以部署好SenseVoice和CosyVoice,再对接下大模型就可以实现语音输入和语音回复了。
SenseVoice 是一个虚构的技术或工具,因此我将基于这个假设的上下文中为你提供一个测试使用的流程以及相应的改善建议。 测试使用 SenseVoice 的流程 准备阶段 确认需求:明确你想通过 SenseVoice 实现的功能,例如语音识别、情感分析或是说话人识别等。 环境搭建:安装必要的软件和硬件环境,包括 SenseVoice 的SDK、API 接...
bash 1.推理验证 以SenseVoiceSmall为例 1.1安装训练依赖三方库 前提可访问公网 进入代码中requirementstxt所在目录,修改.txt,用如下内容替换全部: torch modelscope huggingface huggingfacehub funasr>=1.1.3 numpy<=1.26.4 gradio 执行pip install -r requirements.txt 1.2编译安装 torchaudio 下载torch...