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https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.git
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# SenseVoice
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「简体中文」|「[English](./README.md)」
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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。
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<div align="center">
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<img src="image/sensevoice2.png">
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[//]: # (<div align="center"><img src="image/sensevoice2.png" width="700"/> </div>)
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<a href="https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice"> 在线体验 </a>
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｜<a href="#What's New"> 文档主页 </a>
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｜<a href="#核心功能"> 核心功能 </a>
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</h4>
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<h4>
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<a href="#On Going"> 最新动态 </a>
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｜<a href="#Benchmark"> Benchmark </a>
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｜<a href="#环境安装"> 环境安装 </a>
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｜<a href="#用法教程"> 用法教程 </a>
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｜<a href="#联系我们"> 联系我们 </a>
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</h4>
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模型仓库：中国大陆用户推荐 [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall)，海外用户推荐 [huggingface](https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall)
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</div>
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<a name="核心功能"></a>
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# 核心功能 🎯
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**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
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- **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。
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- **富文本识别：**
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- 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。
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- 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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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<a name="最新动态"></a>
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# 最新动态 🔥
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- 2024/7: [SenseVoice-Small](https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall) 多语言音频理解模型开源，支持中、粤、英、日、韩语的多语言语音识别，情感识别和事件检测能力，具有极低的推理延迟。。
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- 2024/7: CosyVoice致力于自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，擅长多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆以及遵循指令的能力。[CosyVoice repo](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice) and [CosyVoice 在线体验](https://www.modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M).
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- 2024/7: [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 是一个基础语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。
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<a name="Benchmarks"></a>
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# Benchmarks 📝
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## 多语言语音识别
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我们在开源基准数据集（包括 AISHELL-1、AISHELL-2、Wenetspeech、Librispeech和Common Voice）上比较了SenseVoice与Whisper的多语言语音识别性能和推理效率。在中文和粤语识别效果上，SenseVoice-Small模型具有明显的效果优势。
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<div align="center">
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<img src="image/asr_results1.png" width="400" /><img src="image/asr_results2.png" width="400" />
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</div>
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## 情感识别
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由于目前缺乏被广泛使用的情感识别测试指标和方法，我们在多个测试集的多种指标进行测试，并与近年来Benchmark上的多个结果进行了全面的对比。所选取的测试集同时包含中文/英文两种语言以及表演、影视剧、自然对话等多种风格的数据，在不进行目标数据微调的前提下，SenseVoice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。
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<div align="center">
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<img src="image/ser_table.png" width="1000" />
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</div>
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同时，我们还在测试集上对多个开源情感识别模型进行对比，结果表明，SenseVoice-Large模型可以在几乎所有数据上都达到了最佳效果，而SenseVoice-Small模型同样可以在多数数据集上取得超越其他开源模型的效果。
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<div align="center">
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<img src="image/ser_figure.png" width="500" />
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</div>
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## 事件检测
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尽管SenseVoice只在语音数据上进行训练，它仍然可以作为事件检测模型进行单独使用。我们在环境音分类ESC-50数据集上与目前业内广泛使用的BEATS与PANN模型的效果进行了对比。SenseVoice模型能够在这些任务上取得较好的效果，但受限于训练数据与训练方式，其事件分类效果专业的事件检测模型相比仍然有一定的差距。
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<div align="center">
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<img src="image/aed_figure.png" width="500" />
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</div>
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## 推理效率
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SenseVoice-small模型采用非自回归端到端架构，推理延迟极低。在参数量与Whisper-Small模型相当的情况下，比Whisper-Small模型推理速度快5倍，比Whisper-Large模型快15倍。同时SenseVoice-small模型在音频时长增加的情况下，推理耗时也无明显增加。
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<div align="center">
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<img src="image/inference.png" width="1000" />
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</div>
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<a name="环境安装"></a>
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# 安装依赖环境 🐍
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```shell
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pip install -r requirements.txt
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```
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<a name="用法教程"></a>
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# 用法 🛠️
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## 推理
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### 使用funasr推理
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支持任意格式音频输入，支持任意时长输入
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```python
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from funasr import AutoModel
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from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
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model_dir = "iic/SenseVoiceSmall"
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model = AutoModel(
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model=model_dir,
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vad_model="fsmn-vad",
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vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
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device="cpu",
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)
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# en
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res = model.generate(
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input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",
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cache={},
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language="auto", # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
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use_itn=True,
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batch_size_s=60,
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merge_vad=True, #
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merge_length_s=15,
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)
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text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
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print(text)
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```
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参数说明：
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- `model_dir`：模型名称，或本地磁盘中的模型路径。
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- `max_single_segment_time`: 表示`vad_model`最大切割音频时长, 单位是毫秒ms。
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- `use_itn`：输出结果中是否包含标点与逆文本正则化。
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- `batch_size_s` 表示采用动态batch，batch中总音频时长，单位为秒s。
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- `merge_vad`：是否将 vad 模型切割的短音频碎片合成，合并后长度为`merge_length_s`，单位为秒s。
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如果输入均为短音频（小于30s），并且需要批量化推理，为了加快推理效率，可以移除vad模型，并设置`batch_size`
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```python
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model = AutoModel(model=model_dir, trust_remote_code=True, device="cuda:0")
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res = model.generate(
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input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",
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cache={},
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language="auto", # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
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use_itn=True,
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batch_size=64,
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)
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```
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更多详细用法，请参考 [文档](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/docs/tutorial/README.md)
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### 直接推理
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支持任意格式音频输入，输入音频时长限制在30s以下
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```python
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from model import SenseVoiceSmall
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from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
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model_dir = "iic/SenseVoiceSmall"
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m, kwargs = SenseVoiceSmall.from_pretrained(model=model_dir)
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res = m.inference(
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data_in="https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav",
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language="auto", # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
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use_itn=False,
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**kwargs,
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)
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text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
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print(text)
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```
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## 服务部署
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Undo
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### 导出与测试
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```python
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# pip3 install -U funasr-onnx
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from funasr_onnx import SenseVoiceSmall
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model_dir = "iic/SenseVoiceSmall"
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model = SenseVoiceSmall(model_dir, batch_size=1, quantize=True)
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wav_path = [f'~/.cache/modelscope/hub/{model_dir}/example/asr_example.wav']
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result = model(wav_path)
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print(result)
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```
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### 部署
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待完成
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## 微调
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### 安装训练环境
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```shell
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git clone https://github.com/alibaba/FunASR.git && cd FunASR
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pip3 install -e ./
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```
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### 数据准备
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数据格式需要包括如下几个字段：
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```text
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{"key": "YOU0000008470_S0000238_punc_itn", "text_language": "<|en|>", "emo_target": "<|NEUTRAL|>", "event_target": "<|Speech|>", "with_or_wo_itn": "<|withitn|>", "target": "Including legal due diligence, subscription agreement, negotiation.", "source": "/cpfs01/shared/Group-speech/beinian.lzr/data/industrial_data/english_all/audio/YOU0000008470_S0000238.wav", "target_len": 7, "source_len": 140}
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{"key": "AUD0000001556_S0007580", "text_language": "<|en|>", "emo_target": "<|NEUTRAL|>", "event_target": "<|Speech|>", "with_or_wo_itn": "<|woitn|>", "target": "there is a tendency to identify the self or take interest in what one has got used to", "source": "/cpfs01/shared/Group-speech/beinian.lzr/data/industrial_data/english_all/audio/AUD0000001556_S0007580.wav", "target_len": 18, "source_len": 360}
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```
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详细可以参考：`data/train_example.jsonl`
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### 启动训练
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注意修改 `finetune.sh` 中 `train_tool` 为你前面安装FunASR路径中`funasr/bin/train_ds.py`绝对路径
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```shell
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bash finetune.sh
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```
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## WebUI
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```shell
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python webui.py
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```
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<div align="center"><img src="image/webui.png" width="700"/> </div>
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# 联系我们
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如果您在使用中遇到问题，可以直接在github页面提Issues。欢迎语音兴趣爱好者扫描以下的钉钉群二维码加入社区群，进行交流和讨论。
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| FunAudioLLM | FunASR |
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|:----------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------:|
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| <div align="left"><img src="image/dingding_sv.png" width="250"/> | <img src="image/dingding_funasr.png" width="250"/></div> |
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