Question: commercial use of SenseVoiceSmall weights under MODEL_LICENSE (Android app, incl. users in China)
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 1/5
- Thời gian dự kiến
- Dưới một giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- documentation
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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!
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 21k
- Fork
- 2.1k
- Merge trung bình
- 15 giờ 16 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 85
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của modelscope/FunASR
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelscope/FunASR#3801 · 3 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
modelscope/FunASR#3796 · 3 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelscope/FunASR#3762 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Bug: blank lines in wav.scp / jsonl file lists crash prepare_data_iterator (IndexError / JSONDecodeError)Có thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mởneeds feedback
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
modelscope/FunASR#3757 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
modelscope/FunASR#3704 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của modelscope/FunASR
Issue tương tự
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Sienna-Platform/SiennaSchemas#130 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
firedrakeproject/Irksome#293 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
ida-arbeitszeit/workers-control#1578 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#898 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày