本地部署SenceVoice(超简单)

1.下载源代码:git clone https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.git,或者去https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice这个网址下载zip文件,解压,这两种方式一样,选一种即可;
2.为节省时间可以在下载过程中创建虚拟环境:python -m venv sencevoicevenv
3.激活虚拟环境:进入到sencevoicevenv文件夹,再进入scripts文件夹,在命令行输入activate,运行;
4.安装依赖:从虚拟环境中进入到刚刚下载的源码中的requirements.txt的同级文件夹,输入pip install -r requirements.txt,再输入pip install gradio
5.启动WebUI,在虚拟环境下的webui.py的同级文件夹运行python webui.py
6.访问:浏览器打开 http://localhost:7860
至此,结束

### SenseVoice 本地部署方法和指南 #### 1. 部署环境准备 为了成功完成SenseVoice本地部署,需先准备好合适的运行环境。对于硬件方面的要求取决于具体的应用场景以及预期处理的数据量大小。推荐使用性能较高的服务器或专用设备如树莓派等小型计算平台[^2]。 #### 2. 安装依赖库与工具链 安装必要的软件包和支持库是必不可少的第一步操作。这可能包括但不限于Python解释器、pip包管理工具以及其他第三方库文件。确保所选版本兼容于目标操作系统,并按照官方文档指示逐步执行安装命令。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip git pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 3. 获取并配置SenseVoice资源 从合法渠道获取最新的SenseVoice模型及相关组件后,解压至指定目录下。接着根据实际需求调整参数设置,比如采样率、声道数等音频特征属性;同时也要注意保护好个人隐私数据的安全性。 #### 4. 构建声学模型与语言模型 构建高效的声学模型(Acoustic Model, AM) 和语言模型(Language Model, LM),这是实现高精度语音转文字的关键所在。通过收集大量高质量的真实世界样本集来进行训练优化,可以有效提升最终输出的质量水平[^1]。 #### 5. 测试验证与持续迭代 完成初步搭建之后,应当进行全面的功能测试以确认各项指标均达到预期效果。针对发现的问题及时作出相应修改完善,保持系统的稳定性和可靠性。此外还应定期更新维护现有架构,引入新的算法和技术成果推动产品不断进步发展。
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