docs

游雁

2023-11-08 d233ecd49ed90ff791534d3e0debf2c8eed04cef

 README.md

@@ -15,7 +15,7 @@
| [**News**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#whats-new) 
| [**Installation**](#installation)
| [**Quick Start**](#quick-start)
| [**Runtime**](./funasr/runtime/readme.md)
| [**Runtime**](./runtime/readme.md)
| [**Model Zoo**](./docs/model_zoo/modelscope_models.md)
| [**Contact**](#contact)

@@ -28,10 +28,13 @@

<a name="whats-new"></a>
## What's new: 
- 2023/10/17: The offline file transcription service (CPU) of English has been released. For more details, please refer to ([Deployment documentation](funasr/runtime/docs/SDK_tutorial_en.md)).
- 2023/10/13: [SlideSpeech](https://slidespeech.github.io/): A large scale multi-modal audio-visual corpus with a significant amount of real-time synchronized slides.
- 2023/10/10: The ASR-SpeakersDiarization combined pipeline [Paraformer-VAD-SPK](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/asr_vad_spk/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn/demo.py) is now released. Experience the model to get recognition results with speaker information.
- 2023/10/07: [FunCodec](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunCodec): A Fundamental, Reproducible and Integrable Open-source Toolkit for Neural Speech Codec.
- 2023/09/01: The offline file transcription service 2.0 (CPU) of Mandarin has been released, with added support for ffmpeg, timestamp, and hotword models. For more details, please refer to ([Deployment documentation](funasr/runtime/docs/SDK_tutorial.md)).
- 2023/08/07: The real-time transcription service (CPU) of Mandarin has been released. For more details, please refer to ([Deployment documentation](funasr/runtime/docs/SDK_tutorial_online.md)).
- 2023/07/17: BAT is released, which is a low-latency and low-memory-consumption RNN-T model. For more details, please refer to ([BAT](egs/aishell/bat)).
- 2023/07/03: The offline file transcription service (CPU) of Mandarin has been released. For more details, please refer to ([Deployment documentation](funasr/runtime/docs/SDK_tutorial.md)).
- 2023/06/26: ASRU2023 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Challenge 2.0 completed the competition and announced the results. For more details, please refer to ([M2MeT2.0](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/m2met2/index.html)).


@@ -47,7 +50,7 @@

<a name="quick-start"></a>
## Quick Start
Quick start for new users（[tutorial](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/funasr/quick_start_zh.html)）
Quick start for new users（[tutorial](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/funasr/quick_start.html)）


FunASR supports inference and fine-tuning of models trained on industrial datasets of tens of thousands of hours. For more details, please refer to ([modelscope_egs](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_pipeline/quick_start.html)). It also supports training and fine-tuning of models on academic standard datasets. For more details, please refer to([egs](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/academic_recipe/asr_recipe.html)). The models include speech recognition (ASR), speech activity detection (VAD), punctuation recovery, language model, speaker verification, speaker separation, and multi-party conversation speech recognition. For a detailed list of models, please refer to the [Model Zoo](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/docs/model_zoo/modelscope_models.md):
@@ -60,7 +63,7 @@

|DingTalk group |                     WeChat group                      |
|:---:|:-----------------------------------------------------:|
|<div align="left"><img src="docs/images/dingding.jpg" width="250"/> | <img src="docs/images/wechat.png" width="232"/></div> |
|<div align="left"><img src="docs/images/dingding.jpg" width="250"/> | <img src="docs/images/wechat.png" width="215"/></div> |

## Contributors