mod-sencevoice — Japanese chunk-streaming SenseVoiceSmall

SenseVoiceSmall をチャンクマスク学習（SCAMA方式）でファインチューニングした日本語特化モデルです。ストリーミング（チャンク逐次）推論時の精度劣化を解消することを目的としています。

ベースの SenseVoiceSmall は全区間双方向 attention で学習されているため、そのままチャンク推論すると精度が大きく劣化します。本モデルはダイナミックチャンクマスク（chunk_size を学習ステップごとに 8/12/16 からランダム選択）でファインチューニングを行い、このギャップをほぼ解消しました。

v3（現行）: 814時間コーパス（58アーカイブ・56スタジオ）・H100×2（bf16）で学習。v2（300時間）から全指標で改善。

結果（保留話者 5,194クリップ・日本語・CER、fp32評価、v2/v3 は同一 val で厳密比較）

モデル	チャンク推論 CER	フル注意 CER	ギャップ
SenseVoiceSmall（公開重み）	0.4024	0.1781	0.2243
v2（300h）	0.1679	0.1584	0.0095
v3（814h、現行）	0.1623	0.1518	0.0106

• ベースモデル比でチャンク推論 CER 59.7% 削減、チャンクとフル注意の差は 0.2243 → 0.0106
• v2 → v3 はデータ 2.7 倍で chunk CER 3.3% 相対改善・full CER 4.2% 相対改善（同一 val・同一評価系での測定）
• 評価データは学習と話者を完全分離（声優単位のリーク検証済み）、eval/ に確定評価の生JSONを同梱

学習詳細（v3）

• データ: OOPPEENN/VisualNovel_Dataset のサブセット813.8時間（549,404クリップ、58アーカイブ・56スタジオ、16kHz mono、話者分離 train/val 分割）
• 方式: GT教師あり CTC + ダイナミックチャンクマスク（chunk_size=[8,12,16] / stride=[6,10,14] / pad_left=0 / look_back=1、1フレーム=60ms）
• 設定: 4エポック（採用は epoch 3）、LR 2e-4（Noam、warmup 8%）、実効バッチ 48,000 token、bf16、H100 NVL ×2 で約1時間52分
• 正規化: モデルネイティブの全角句読点規約（！？…～）を維持
• 学習・評価コード、転写品質監査ツール、再現手順: nelmo-ux/SenseVoice-mod（feat/chunk-training ブランチ、docs/chunk_training.md）

制約・注意

• 日本語特化です。中国語・広東語・英語・韓国語の性能は評価しておらず、維持対象外です
• 感情・イベントラベルはベースモデルの機能を引き継ぎますが、本 FT では最適化していません
• 同梱の model.py はチャンク推論対応版（forward_chunk / init_chunk_cache を含む）です

使い方

通常（フル注意）推論

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="nelmo-ux/mod-sencevoice",
    trust_remote_code=True,
    remote_code="model.py",
    device="cpu",  # または "cuda:0"
)
res = model.generate(input="audio.wav", language="ja", use_itn=True)

チャンク（ストリーミング）推論

同梱 model.py の init_chunk_cache() / forward_chunk()、または SenseVoice-mod の streaming/ パッケージ（チャンクバックエンド）を使用してください。学習時ジオメトリ（window 12 / stride 10 / pad_right 2 / look_back 1）での評価値が上表です。

ファイル

• model.pt — ファインチューニング済み重み（v3 採用チェックポイント = round-2 epoch 3、weights のみ）
• config.yaml / configuration.json / am.mvn / chn_jpn_yue_eng_ko_spectok.bpe.model — funasr ロードに必要な一式（ベースモデル由来）
• model.py — チャンク推論対応のモデル実装（remote code）
• eval/ — v3 の全 val 確定評価JSON（ep2/ep3/ep4）。過去バージョンの評価はリポジトリの revision 履歴を参照

ライセンス・帰属

• ベースモデル FunAudioLLM/SenseVoiceSmall の派生モデルであり、FunASR Model Open Source License Agreement に従います（Section 2.2 の帰属・モデル名表示要件を含む）
• コード（model.py）は MIT License
• 学習データの利用条件は VisualNovel_Dataset のデータセットカードを参照してください