此项目是基于SenseVoice的funasr_onnx版本进行的api发布, 使用Python3.10.14开发,可以快速发布到各种onnx支持的设备平台
下载模型文件:https://huggingface.co/mingl/Sensevoice_Api
SenseVoice-Api/
│——Dockerfile
│——main.py
│——requirements.txt
│——iic
└─SenseVoiceSmall
│——am.mvn
│——chn_jpn_yue_eng_ko_spectok.bpe.model
│——config.yaml
│——model.onnx
│——model_quant.onnx
SenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。
SenseVoice专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测
- 多语言识别: 采用超过40万小时数据训练,支持超过50种语言,识别效果上优于Whisper模型。
- 富文本识别:
- 具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。
- 支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。
- 高效推理: SenseVoice-Small模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,10s音频推理仅耗时70ms,15倍优于Whisper-Large。
- 微调定制: 具备便捷的微调脚本与策略,方便用户根据业务场景修复长尾样本问题。
- 服务部署: 具有完整的服务部署链路,支持多并发请求,支持客户端语言有,python、c++、html、java与c#等。
# 国内
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yiminger/sensevoice:latest
docker run -p 8000:8000 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yiminger/sensevoice:latest
# Docker hub
docker pull yiminger/sensevoice:latest
# 运行
docker run -p 8000:8000 yiminger/sensevoice:latest
git clone https://github.com/HG-ha/SenseVoice-Api.git && cd SenseVoice-Api
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行
python main.py
- 从URL转文字
curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:8000/extract_text' \ --form 'url=https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav'
- 从文件转文字
curl --request POST \ --url http://127.0.0.1:8000/extract_text \ --header 'content-type: multipart/form-data' \ --form 'file=@asr_example_zh.wav'
http://127.0.0.1:8000/docs