Question: commercial use of SenseVoiceSmall weights under MODEL_LICENSE (Android app, incl. users in China)
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Valutazione
- Difficoltà
- 1/5
- Tempo stimato
- Meno di un'ora
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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!
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 21k
- Fork
- 2.1k
- Merge medio
- 15h 16m
- PR unite (30g)
- 85
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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