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SenseVoiceSmall 是一款高精度多语言语音识别模型，支持超过50种语言的语音识别，并具备情感辨识和音频事件检测能力。它采用非自回归端到端框架，推理速度极快，10秒音频仅需约70毫秒处理。模型不仅能识别语音内容，还能检测音乐、掌声、笑声等常见声学事件，并输出带有情感标签的富文本转写结果。此外，它还支持便捷的微调定制和完整的服务部署，适用于多种实际应用场景。

Kimi-Audio-7B-Instruct 是一个开源音频基础模型，统一处理音频理解、生成与对话任务。支持语音识别、音频问答、描述、情感识别、事件分类及端到端语音对话，基于大规模多模态预训练与混合音频输入架构，实现高效推理与流式音频生成。适用于语音交互、音频内容分析等场景。

这是一个基于CT-Transformer架构的中文标点预测模型，适用于语音识别结果的后处理或纯文本输入的标点添加。它通过可控时延技术，在保持模型性能的同时有效降低了标点预测的延迟，能够在通用中文场景下输出具有可读性的文本。

funasr-demo 是语音识别演示/测试资源，包含 WAV 音频、SCP/TXT/JSON 标注和说明文件，共 37 个文件、约 5.1 MB，适合 ASR 流程验证。