阿里开源语音大模型：SenseVoice 识别，语音识别效果和性能强于 Whisper，还能检测掌声、笑声、咳嗽等！

阿里开源语音大模型：语音识别效果和性能强于 Whisper，还能检测掌声、笑声、咳嗽等！

原创 kakuqo AI真好玩 2024年07月06日 10:21 福建

语音识别技术在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，它不仅是人机交互的基石，也是推动智能系统发展的关键驱动力。以下是语音识别在AI领域的一些主要作用：

1. 改善用户体验：通过语音识别，用户可以与智能设备进行自然语言交流，无需手动输入，这极大地提升了用户体验的便捷性和直观性。

2. 数据收集与分析：语音识别可以自动转录语音数据，为企业提供大量的自然语言数据，这些数据可用于市场研究、消费者行为分析等。

3. 智能助手和虚拟助手：语音识别是智能助手（如 Siri、Google Assistant 等）的核心功能，允许用户通过语音指令获取信息、设置提醒或控制智能家居设备。

4. 医疗和健康领域：在医疗领域，语音识别可以帮助医生在诊断过程中记录患者信息，减少手动输入的时间，同时也可以辅助听力受损的患者与医疗人员沟通。

5. 教育和培训：语音识别技术可以用于语言学习和语音反馈，帮助学习者提高语言能力，同时也可以用于远程教育和在线课程。

本文我将介绍 SenseVoice，它是由阿里开源的具有音频理解能力的音频基础模型，该模型拥有以下能力：

• 语音识别（ASR）

• 语种识别（LID）

• 语音情感识别（SER）

• 声学事件分类（AEC）

• 声学事件检测（AED）

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SenseVoice 主要功能

• 支持中、粤、英、日、韩语等 50 多种语言，识别效果优于 Whisper 模型。

  

• 情感识别技术在测试数据上的表现，超过了现有的最佳模型。

• 能够检测多种声音事件，包括音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽和喷嚏等常见的人机交互声音。

• 拥有完善的服务部署流程，能够处理多并发请求，并且支持多种客户端语言，包括 Python、C++、Java 和 C# 等。

• 推理速度极快，10 秒音频的推理时间仅需 70 毫秒，性能是 Whisper-Large 的 15 倍。

SenseVoice 使用示例

粤语识别

英语识别

语音情感识别

能够识别音频中的情感，比如，积极和消极等。

声学事件检测

能够识别音频文件中的掌声（