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5 个数据集
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SenseVoice多语言语音理解模型Small
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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。
FSMN语音端点检测-中文-通用-16k
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FSMN语音端点检测模型是一个中文通用的VAD模型，支持16kHz采样率。它能够准确检测长语音片段中有效语音的起止时间点，基于FSMN结构，在20,000小时工业级普通话数据上训练。该模型可与ASR模型组合使用，提升语音识别效率。
该模型是一个面向中文普通话的离线语音识别模型，基于SeACoParaformer架构，支持热词定制功能，能够有效提升指定热词的识别准确率。模型采用非自回归解码方式，在16kHz采样率下运行，基于5万小时工业级中文任务数据训练，具有较好的泛化能力。在AISHELL-1-hotword测试集上，平均字错率（CER）为8.53%，每秒实时因子（RTF）为0.0251，兼顾了识别精度与推理速度。
这是一个中文通用语音识别模型，采用非自回归架构，支持对长达数小时的音频进行离线识别。模型集成了语音活动检测（VAD）、语音识别、标点恢复和时间戳输出功能，能够直接生成带标点的文字结果。在多个中文公开数据集上取得了领先的识别效果，可用于语音输入、会议纪要、语音导航等场景。
FSMN语音端点检测（VAD）模型专为中文通用场景设计，支持16kHz采样率的音频输入。该模型基于FSMN架构，已导出为ONNX量化格式，便于在生产环境中直接部署，实现高效的语音活性检测。它能够准确判断音频中语音段的起止位置，适用于实时或离线语音识别等任务。