[vec][doc] add ppvpr doc, test=doc

docs/source/vpr/PPVPR.md

@@ -24,7 +24,6 @@ The basic process of VPR is shown in the figure below:
 
 The main characteristics of PP-ASR are shown below:
 -  Provides pre-trained models on Chinese open source datasets: VoxCeleb(English). The models include ecapa-tdnn.
--  Complete quasi-industrial solutions, including labelless training, cross-domain adaptive, super-large scale speaker training, data long tail problem solving, etc.
 -  Support model training/evaluation.
 -  Support model inference using the command line. You can use to use `paddlespeech vector --task spk --input xxx.wav` to use the pre-trained model to do model inference. 
 -  Support interface operations and container deployment.

docs/source/vpr/PPVPR_cn.md

@@ -24,7 +24,6 @@ VPR 的基本流程如下图所示：
 
 PP-VPR 的主要特点如下：
 -  提供在英文开源数据集 VoxCeleb（英文）上的预训练模型，ecapa-tdnn。
--  完备的准工业化方案，包括无标签训练，跨域自适应，超大规模说话人训练，解决数据长尾问题等。
 -  支持模型训练评估功能。
 -  支持命令行方式的模型推理，可使用 `paddlespeech vector --task spk --input xxx.wav` 方式调用预训练模型进行推理。
 -  支持 VPR 的服务容器化部署，界面化操作。