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 <p align="center">
-🦉 <a href="https://github.com/Tele-AI/TeleSpeech-ASR" target="_blank">github</a>️ • 🐾 <a href="https://gitee.com/Tele-AI/TeleSpeech-ASR" target="_blank">gitee</a>️
+🦉 <a href="https://github.com/Tele-AI/TeleSpeech-ASR" target="_blank">github</a>️ • 🐾 <a href="https://gitee.com/Tele-AI/TeleSpeech-ASR" target="_blank">gitee</a>️ • 🤖 <a href="https://www.modelscope.cn/models/TeleAI/TeleSpeech-ASR1.0/summary" target="_blank">ModelScope</a>
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 星辰超多方言语音识别大模型v1.0，由30万小时无标注多方言语音数据进行预训练，并利用内部30种有标注数据进行微调，打破单一模型只能识别特定单一方言的困境，可支持理解粤语、上海话、四川话、温州话等30种方言
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 # 环境配置
-环境依赖
+
 * PyTorch version >= 1.13.0
 * Python version >= 3.8
 * 数据准备、程序训练需要使用kaldi，请确保已正确安装：https://github.com/kaldi-asr/kaldi
   * 若已有提好的特征，程序运行时可以使用wenet开源框架中kaldi_io.py实现的方法替换kaldiio.load_mat，从而无需安装kaldi
 
-## 微调
-
 <a id="fairseq安装"></a>
 * 安装fairseq及其依赖
 ```shell script
@@ -44,19 +42,14 @@ $ cd fairseq
 $ pip install --editable ./
 ```
 
-* 安装kaldiio
+* 安装fairseq额外依赖以及wenet表征训练任务运行所需依赖
 ```shell script
-$ pip install kaldiio
+$ pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## 表征训练下游任务
-
-* 确保fairseq已正确[安装](#fairseq安装)
-
-* 安装表征训练任务运行所需依赖
+* 若只需要fairseq进行微调、解码，可以不安装完整的requirements.txt，只需保证kaldiio, timm, editdistance, soundfile已正确安装
 ```shell script
-$ cd wenet_representation
-$ pip install -r requirements.txt
+$ pip install kaldiio timm editdistance soundfile
 ```
 
 # 数据准备