高效推理:SenseVoice-Small模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,10s音频推理仅耗时70ms,15倍优于Whisper-Large。 微调定制:具备便捷的微调脚本与策略,方便用户根据业务场景修复长尾样本问题。 SenseVoice在线预览链接 SenseVoice在线预览:https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice 本地化部署 这里使用auto...
4.2 SenseVoice Large 输入和特征提取: 类似于SenseVoice Small,语音输入经过特征提取处理。 变换器编码器: 提取的特征然后输入到变换器编码器,这是更复杂模型中较大的编码器-解码器结构的一部分。 始提示和变换器解码器: 模型使用开始提示(例如,SOS表示序列开始)后跟特定于任务的令牌(LID、SER、AED、ASR...
高效推理:SenseVoice-Small模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,10s音频推理仅耗时70ms,15倍优于Whisper-Large。 微调定制:具备便捷的微调脚本与策略,方便用户根据业务场景修复长尾样本问题。 SenseVoice在线预览链接 SenseVoice在线预览:https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice 本地化部署 这里使用auto...
高效推理:SenseVoice-Small模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,10s音频推理仅耗时70ms,15倍优于Whisper-Large。 微调定制:具备便捷的微调脚本与策略,方便用户根据业务场景修复长尾样本问题。 SenseVoice在线预览链接 SenseVoice在线预览:https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice 本地化部署 这里使用auto...
高精度:SenseVoice-Large支持超过50种语言的语音识别,并具有高精度识别能力。 情感控制:CosyVoice模型能够生成情感丰富的语音,例如快乐、悲伤、愤怒等,并可以通过指令文本进行精细控制。 应用场景 多语言翻译:通过结合SenseVoice、LLMs以及CosyVoice,可以进行无缝的语音到语音的翻译(S2ST)。
高效推理:SenseVoice-Small 模型采用非自回归端到端框架,从而实现极低的推理延迟。处理 10 秒的音频仅需 70ms,比 Whisper-Large 快 15 倍。 便捷的Finetuning:提供便捷的Finetuning脚本和策略,让用户根据业务场景轻松解决长尾样本问题。 服务部署:提供服务部署管道,支持多并发请求,客户端语言包括Python、C++、HTML、...
Footer © 2025 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact Manage cookies Do not share my personal information 为什么SenseVoiceSmall采用非自回归模型,而Large采用自回归模型 · Issue #182 · FunAudioLLM/SenseVoice...
集成与扩展:SenseVoice可能与阿里巴巴的其他AI服务或产品进行深度集成,为用户提供更加全面和便捷的语音生成解决方案。 性能评测 在多语种识别准确率评测中,SenseVoice模型显著优于其他对比模型。对于英语语音,SenseVoice的字误差率(WER)为2.8%,比Whisper-Large模型的3.6%要低。对于中文,SenseVoice的WER为5.4%,也远好于...
阿里开源了语音基座大模型:SenseVoice,专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测 http://t.cn/A6Q86kND 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...
近日,阿里云通义宣布正式开源两款前沿的语音基座模型SenseVoice与CosyVoice,这两款模型分别针对语音识别与语音生成领域,以其卓越的性能和广泛的应用潜力见长,其中SenseVoice在语音识别方面的表现尤为突出,其识别效果已超越行业标杆OpenAI Whisper。 SenseVoice作为一款专注于高精度多语言语音识别的模型,其独特之处在于其广泛...