模型先容
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40万小时数据练习,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,能够在测试数据上到达和超过现在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题目。
SenseVoice在线预览链接
- SenseVoice 在线预览:https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice
本地化摆设
这里使用autodl 呆板学习平台,官网地址:https://www.autodl.com/market/list
直接到算力市场,选择按量计费,地区随便选择一个,这里使用4090显卡。
如图选择PyTorch 版本,最后点击创建。
创建好以后就来到了控制台,点击AutoPanel 面板,设置默以为清华源。
点击选择清华源,因为清华源下载依赖包比较快。
接着回到控制台,点击进入JupyterLab。
进入到autodl-tmp 目次下,然后打开终端。
然后克隆项目,输入如下命令:- git clone https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.git
复制代码 假如提示网络超时等,输入如下命令,完了重新拉取代码就好。- source /etc/network_turbo
复制代码 继续打开一个条记本,下载模型。
键入如下代码后运行:
继续键入如下代码下载模型:- from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
- model_dir = snapshot_download("iic/SenseVoiceSmall", cache_dir='ai_models')
- print(model_dir)
- model_dir = snapshot_download("iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch", cache_dir='ai_models')
- print(model_dir)
复制代码
出现进度条说明模型开始下载了。
然后回到终端,进入SenseVoice目次。创建虚拟环境- # 创建一个名为venv 的虚拟环境。
- python -m venv venv
复制代码 接着激活虚拟环境。- source ./venv/bin/activate
复制代码 安装依赖- pip install -r requirements.txt
复制代码
安装好依赖以后,我们更新pip- pip install --upgrade pip
复制代码
VsCode 远程连接
回到控制台,复制ssh配置。
打开Vsocode,远程连接。
粘贴登录信息
选择第一个默认配置。
选择第一个链接。
复制密码
粘贴密码
接着打开文件夹,选择/root/autodl-tmp/
选择信托
点击打开终端
接着激活虚拟环境。- source ./venv/bin/activate
复制代码 接着回到条记本模型哪里,复制下载的模型路径。
回到VsCode ,编辑SenseVoice/webui.py,设置模型的路径为如下:
最后,见证古迹的时候到了,运行我们的Python代码。
选择在浏览器打开。
接着,就可以快乐的玩耍了。
当我们上传音频时遇到了错误如下错误:
针对安装ffmpeg时遇到的题目,按以下步调操作:
- 假如更新后仍无法安装,可能需要添加universe仓库:
- sudo add-apt-repository universe
- sudo apt update
复制代码- sudo apt install ffmpeg -y
复制代码 假如还是不行,可能是ffmpeg所在的仓库没有启用。那么可以尝试:
- sudo add-apt-repository multiverse
- sudo apt update
复制代码本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!
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