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本文档介绍 FunAudioLLM，这是一个旨在增强人类与大型语言模型（LLM）之间自然语音交互的框架。其核心是两个创新模型：用于高精度多语种语音识别、情感识别和音频事件检测的 SenseVoice；以及用于多语种、音色和情感控制的自然语音生成的 CosyVoice。SenseVoice 具有极低的延迟并支持超过 50 种语言，而 CosyVoice 在多语种语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆以及指令遵循能力方面表现出色。与 SenseVoice 和 CosyVoice 相关的模型已在 Modelscope 和 Huggingface 上开源，同时相应的训练、推理和微调代码也已在 GitHub 上发布。通过将这些模型与 LLM 集成，FunAudioLLM 能够实现语音翻译、情感语音聊天、交互式播客和富有表现力的有声读物叙述等应用，从而推动语音交互技术的边界。

• GitHub - SenseVoice
• Modelscope - SenseVoice多语言语音理解模型Small

• GitHub - CosyVoice
• Modelscope - CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B

该文档详细介绍了 2023年全国行业职业技能竞赛，涵盖了多个技术任务。任务一侧重于语音处理，通过Python代码展示了如何利用腾讯云API进行语音识别和语音合成，包括音频文件的Base64编码转换和请求参数配置，并输出了实际的识别结果。任务二则聚焦于语音模型，阐述了声学模型的初始化、加载预训练模型以及语音识别的整个流程，并提到了模型训练的配置。任务三涉及文本处理，通过requests库抓取网页内容，并利用re、BeautifulSoup和lxml.etree等工具进行网页内容解析和文本提取，同时展示了文本清洗、数据扩充以及使用Stanford CoreNLP进行中文分词、词性标注和命名实体识别。任务四是数据分析与可视化，展示了如何从Excel文件中读取急诊科就诊数据，并计算男女比例、每日就诊人数和各诊室就诊人数，最终通过matplotlib库生成饼状图、柱状图和折线图进行数据可视化。

2023年全国行业职业技能竞赛 第二届全国电子企业职业技能竞赛