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阿里云通義千問開源兩款語音基座模型 識別效果優于 OpenAI Whisper

2024-07-09 16:43:25   |   探索者   |   477

7月9日,阿里云通義千問開源了兩款語音基座模型 SenseVoice(用于語音識別)和 CosyVoice(用于語音生成)。

SenseVoice 專注于高精度多語言語音識別、情感辨識和音頻事件檢測,有以下特點:

多語言識別:采用超過 40 萬小時數據訓練,支持超過 50 種語言,識別效果上優于 Whisper 模型

富文本識別:具備優秀的情感識別,能夠在測試數據上達到和超過目前最佳情感識別模型的效果;支持聲音事件檢測能力,支持音樂、掌聲、笑聲、哭聲、咳嗽、噴嚏等多種常見人機交互事件進行檢測

高效推理: SenseVoice-Small 模型采用非自回歸端到端框架,推理延遲極低,10s 音頻推理僅耗時 70ms,15 倍優于 Whisper-Large

微調定制:具備便捷的微調腳本與策略,方便用戶根據業務場景修復長尾樣本問題

服務部署:具有完整的服務部署鏈路,支持多并發請求,支持的客戶端語言有 python、c++、html、java 與 c#等

與開源情感識別模型進行對比,SenseVoice-Large 模型可以在幾乎所有數據上都達到了最佳效果,而 SenseVoice-Small 模型同樣可以在多數數據集上取得超越其他開源模型的效果。CosyVoice 模型同樣支持多語言、音色和情感控制,該模型在多語言語音、零樣本語音生成、跨語言語音克隆和指令跟隨等功能方面表現出色。

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阿里云通義千問開源兩款語音基座模型 識別效果優于 OpenAI Whisper

2024-07-09 16:43:25 瀏覽量: 477 作者: 探索者

7月9日,阿里云通義千問開源了兩款語音基座模型 SenseVoice(用于語音識別)和 CosyVoice(用于語音生成)。

SenseVoice 專注于高精度多語言語音識別、情感辨識和音頻事件檢測,有以下特點:

多語言識別:采用超過 40 萬小時數據訓練,支持超過 50 種語言,識別效果上優于 Whisper 模型

富文本識別:具備優秀的情感識別,能夠在測試數據上達到和超過目前最佳情感識別模型的效果;支持聲音事件檢測能力,支持音樂、掌聲、笑聲、哭聲、咳嗽、噴嚏等多種常見人機交互事件進行檢測

高效推理: SenseVoice-Small 模型采用非自回歸端到端框架,推理延遲極低,10s 音頻推理僅耗時 70ms,15 倍優于 Whisper-Large

微調定制:具備便捷的微調腳本與策略,方便用戶根據業務場景修復長尾樣本問題

服務部署:具有完整的服務部署鏈路,支持多并發請求,支持的客戶端語言有 python、c++、html、java 與 c#等

與開源情感識別模型進行對比,SenseVoice-Large 模型可以在幾乎所有數據上都達到了最佳效果,而 SenseVoice-Small 模型同樣可以在多數數據集上取得超越其他開源模型的效果。CosyVoice 模型同樣支持多語言、音色和情感控制,該模型在多語言語音、零樣本語音生成、跨語言語音克隆和指令跟隨等功能方面表現出色。

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