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前言
SenseVoice 是一种语音基础模型，具有多种语音理解功能，包括自动语音识别 (ASR)、口语识别 (LID)、语音情感识别 (SER) 和音频事件检测 (AED)。本博客将指导您安装和使用 SenseVoice 模型，使其尽可能方便用户使用。
Github 仓库链接: https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
在线演示Demo: https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/SenseVoice
SenseVoice的亮点
SenseVoice专注于高精度多语言语音识别、语音情感识别和音频事件检测。
多语言语音识别：经过超过40万小时的数据训练，支持50多种语言，识别性能超越Whisper模型。
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。
情绪识别：提供声音事件检测能力，支持bgm、掌声、笑声、哭泣、咳嗽、打喷嚏等各种常见人机交互事件的检测。
便捷的微调：提供方便的微调脚本和策略，让用户根据自己的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、Java 和 C# 等。
如何部署安装SenseVoice
步骤 1. 克隆项目并创建 python 3.8+ 虚拟环境
首先克隆官方项目并创建一个独立的 Python 虚拟环境。
git clone https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.git cd SenseVoice#创建一个独立的 Python 3.8 虚拟环境并激活它 conda create -n sensevoice python=3.8 conda activate sensevoice
步骤 2. 然后安装依赖项
至此，虚拟环境已被激活。现在下载并安装项目所依赖的第三方软件包。
# 如果在GPUMart上租赁的服务器上 pip install -r requirements.txt# 如果租赁的服务器在中国大陆，需要使用国内的镜像 pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com
步骤 3. 启动 SenseVoice WebUI
模型文件非常大，下载需要很长时间。完成后，使用以下命令启动服务：
python webui.py
现在，您可以通过访问局域网 IP 和端口号 7860 访问由gradient库构建的 WebUI 网络应用程序。
如何使用SenseVoice
方法 1. 在 Web UI 中使用
使用网页界面非常简单，只需上传音频文件，选择语言（可选），然后点击开始按钮，等待后台处理完成，识别出的文本就会输出到结果区域。
我们使用GPUMart 的 RTX A4000 测试了 90 分钟的音频，耗时约七八分钟。
方法 2. 使用 Python 编程调用
如果需要基于模型进行应用程序开发，或调整更详细的参数，则需要对模型提供的应用程序接口进行封装和二次开发。
推理使用示例 - 支持任何格式和任何持续时间的音频输入。
from funasr import AutoModel
from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocessmodel_dir = "iic/SenseVoiceSmall"model = AutoModel(model=model_dir,trust_remote_code=True,remote_code="./model.py",vad_model="fsmn-vad",vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},device="cuda:0",
)# en
res = model.generate(input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",cache={},language="auto", # "zh", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"use_itn=True,batch_size_s=60,merge_vad=True, #merge_length_s=15,
)
text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
print(text)对于更高级的用户，还可以使用以下命令将模型导出到 ONNX 或 Libtorch：
# 以 Libtorch 为例
from pathlib import Path
from funasr_torch import SenseVoiceSmall
from funasr_torch.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocessmodel_dir = "iic/SenseVoiceSmall"model = SenseVoiceSmall(model_dir, batch_size=10, device="cuda:0")wav_or_scp = ["{}/.cache/modelscope/hub/{}/example/en.mp3".format(Path.home(), model_dir)]res = model(wav_or_scp, language="auto", use_itn=True)
print([rich_transcription_postprocess(i) for i in res])