diff --git a/README.md b/README.md
index e6c3d0b..76d7f3d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -178,7 +178,7 @@ Undo
 同时，我们还在测试集上对多个开源情感识别模型进行对比，结果表明，SenseVoice-Large模型可以在几乎所有数据上都达到了最佳效果，而SenseVoice-Small模型同样可以在多数数据集上取得超越其他开源模型的效果。
 
 <p align="center">
-<img src="fig/ser_figure.png" alt="SenseVoice模型SER效果2"  width="1500" />
+<img src="fig/ser_figure.png" alt="SenseVoice模型SER效果2"  width="1000" />
 </p>
 
 ## 事件检测效果
@@ -186,7 +186,7 @@ Undo
 尽管SenseVoice只在语音数据上进行训练，它仍然可以作为事件检测模型进行单独使用。我们在环境音分类ESC-50数据集上与目前业内广泛使用的BEATS与PANN模型的效果进行了对比。SenseVoice模型能够在这些任务上取得较好的效果，但受限于训练数据与训练方式，其事件分类效果专业的事件检测模型相比仍然有一定的差距。
 
 <p align="center">
-<img src="fig/aed_figure.png" alt="SenseVoice模型AED效果"  width="1500" />
+<img src="fig/aed_figure.png" alt="SenseVoice模型AED效果"  width="1000" />
 </p>