Question: commercial use of SenseVoiceSmall weights under MODEL_LICENSE (Android app, incl. users in China)
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Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 1/5
- Tempo estimado
- Menos de uma hora
- Facilidade para iniciantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Documentação
- Clareza
- Claramente especificada
- Status de atividade
- Ativa
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- documentation
Direção de pesquisa
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.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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!
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 21k
- Forks
- 2.1k
- Merge médio
- 15h 16min
- PRs com merge (30d)
- 85
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Tem um modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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