Question: commercial use of SenseVoiceSmall weights under MODEL_LICENSE (Android app, incl. users in China)
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 1/5
- Geschätzter Aufwand
- Unter einer Stunde
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- documentation
Rechercherichtung
The question concerns SenseVoiceSmall's MODEL_LICENSE and its Hugging Face model card. Start by reviewing the license text and the linked Hugging Face discussion; the issue is resolved when the team clarifies commercial use, redistribution and attribution, and any relevant restrictions.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi FunASR team,
I'm an independent developer building an offline travel interpreter app for Android (Korean / Chinese / Japanese / English). I would like to use SenseVoiceSmall (ONNX int8, run via sherpa-onnx) for fully on-device speech recognition.
The Hugging Face model card lists "license: other / model-license", which points to the MODEL_LICENSE file in this repository. I posted the same question there (https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall/discussions/18) but have not received an answer yet.
Could you please clarify:
- Commercial use: May the SenseVoiceSmall weights be used inside a commercial app (free or paid) distributed through app stores, including to users in mainland China?
- Redistribution: May I bundle the converted (ONNX/int8) weights in the app package, or download them on first run? If so, what attribution (model name, source, license text) is required?
- Wording of the license: The license text mentions "reference / learning purposes" (section 3). Does this restrict use of the model inside an end-user application?
- Are there any restrictions from the training data or other upstream components that I should be aware of?
I only plan to ship the pretrained weights, not any training data. A short written answer here would help me decide whether I can ship it. If this is the wrong place to ask, please point me to the right channel.
Thank you!
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 21k
- Forks
- 2.1k
- Ø Merge
- 15 Std. 16 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 85
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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