Question: commercial use of SenseVoiceSmall weights under MODEL_LICENSE (Android app, incl. users in China)
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 1/5
- Temps estimé
- Moins d'une heure
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- Clairement spécifiée
- Activité
- Active
- Stack technique
- python
- Domaine
- documentation
Piste de recherche
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.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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!
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 21k
- Forks
- 2.1k
- Merge moyen
- 15 h 16 min
- PR mergées (30 j)
- 85
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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