SenseVoice是阿里云通义实验室开发的一款多语言音频基础模型，专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测。
SenseVoice支持超过50种语言的识别，并且在中文和粤语上的识别效果优于Whisper模型，提升了50%以上。
SenseVoice具备强大的情感识别能力，能够检测音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件。
SenseVoice模型在推理速度上表现出色，其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架，10秒音频的推理时间仅为70毫秒，比Whisper-large快15倍。
github项目地址：https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice。
一、环境安装
1、python环境
建议安装python版本在3.10以上。
2、库安装
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install funasr-onnx gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple为了方便音频处理，还需要安装ffmpeg，命令如下：
apt install ffmpeg
3、SenseVoiceSmall模型下载
git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/iic/SenseVoiceSmall.git二、功能测试
1、运行测试：
（1）通过官方model代码进行调用测试
from model import SenseVoiceSmall import time import argparse class VoiceRecognitionModel: def __init__(self, model_dir="SenseVoiceSmall", device="cpu"): self.model_dir = model_dir self.device = device self.model, self.kwargs = SenseVoiceSmall.from_pretrained(model=self.model_dir, device=self.device) def infer(self, input_file, language="auto", use_itn=False): start_time = time.time() result = self.model.inference( data_in=input_file, language=language, use_itn=use_itn, **self.kwargs, ) elapsed_time_ms = (time.time() - start_time) * 1000 print(f"tts time: {elapsed_time_ms:.2f} ms") return result if name == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--voice', type=str, default='voice/test1.wav', help='Path to the voice') args = parser.parse_args() model_dir="SenseVoiceSmall" device="cpu" recognizer = VoiceRecognitionModel(model_dir, device) result = recognizer.infer(args.voice) print(result)（2）通过funasr进行调用测试
未完......
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总结
**SenseVoice多语言音频基础模型概述**SenseVoice，作为阿里云通义实验室的创新之作，是一款集高精度语音识别、深度情感辨识与先进音频事件检测于一体的多功能语音模型。该模型支持全球超过50种语言的识别，特别是在中文及粤语的识别效果上，相较于业内知名的Whisper模型，展现出超过50%的性能提升，实现了语音识别技术的又一里程碑。
**核心特性**：
- **多语言支持**：支持广泛的全球语言，确保无论用户来自何方，都能享受到流畅的语音识别体验。
- **精准识别**：中文与粤语识别精度超越业内领先模型，满足多元文化背景下的精准需求。
- **情感辨识**：不仅能够识别语音内容，更能洞察情绪变化，如音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽及喷嚏等常见人机交互声音，实现更人性化的互动体验。
- **高效推理**：采用非自回归端到端架构的SenseVoice-Small模型，在推理速度上令人瞩目，处理10秒音频仅需70毫秒，相比Whisper-large快达15倍，极大提升了处理效率与用户体验。
**应用安装与测试**：
- **环境配置**：建议使用Python 3.10及以上版本，并安装指定版本的PyTorch及相关依赖库，确保模型运行的稳定与兼容性。
- **模型下载**：通过GitHub或指定的模型仓库下载SenseVoiceSmall模型，为后续的功能测试做好准备。
- **功能测试**：支持通过官方提供的模型代码或funasr等工具进行功能验证，操作简单快捷，只需提供音频文件即可获得语音识别及情感分析结果。
SenseVoice以其卓越的性能与广泛的适用性，开辟了语音识别与交互的新篇章，无论是科研探索还是实际应用，都将为用户带来全新的体验与价值。如需获取更多信息或深入了解，请访问[GitHub项目地址](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)或直接关注“杰哥新技术”获取最新动态。 gitparse语音识别github多语言whisperpythonasr人机交互高精度cpu基础模型端到端pytorchllm互动体验模型运行url用户体验clone
