内容预览
【阿里SenseVoice：多语言情感识别语音模型】阿里巴巴推出的SenseVoice模型，堪称音频处理领域的卓越成果。它功能强大，不仅能够进行多语言语音识别，还具备情感识别能力，甚至可检测各类声学事件，为用户带来极为全面且智能的音频处理体验。
SenseVoice-Small作为专为快速语音理解打造的基础模型，尤为引人注目。它集自动语音识别（ASR）、口语识别（LID）、语音情感识别（SER）和声学事件检测（AED）功能于一身，支持中文、英语、粤语、日语和韩语等多语言识别。在推理速度上，它展现出绝对优势，相较于Whisper-small快7倍，较Whisper-large快17倍，为用户节省大量时间。
在高效低延迟方面，SenseVoice表现出色。经官方优化，在colab的T4卡上，识别一段五秒音频仅需100ms，且仅需1G显存，这意味着未来ASR服务成本有望大幅降低，让更多人能享受到高性价比的语音识别服务。
其核心功能亮点众多。在高精度多语言语音识别上，SenseVoice历经超40万小时的数据训练，支持超50种语言，在部分场景下识别效果优于Whisper模型，轻松应对全球多样语言环境。在情感识别与声音事件检测方面，该模型不仅能精准识别语音文字，还可捕捉说话者情感，在测试数据中，其情感识别能力超越当下顶尖模型，同时能敏锐检测音乐、掌声、笑声等人机交互事件，为情感分析等应用提供有力支持。SenseVoice-Small模型采用非自回归端到端框架，推理速度飞快，处理10秒音频仅需70毫秒，性能达Whisper-Large的15倍。此外，阿里巴巴还为用户提供便捷微调脚本与策略，方便依据业务场景定制，且模型支持多并发请求与多种客户端语言，全面满足不同业务需求 。