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faster-whisper

基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现

faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现,基于CTranslate2,这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下,速度比openai/whisper快4倍,内存使用也更少。另外,通过在CPU和GPU上使用8位量化,可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景,特别是处理大量语音数据时的实时应用。

FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
distil-large-v3 - 经过蒸馏的快速轻量级语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型压缩自然语言处理语音识别
distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。
whisper-turbo - 基于WebGPU的浏览器端语音转文字引擎
GithubWebGPUWhisper Turbo开源项目浏览器语音识别跨平台
Whisper Turbo是一个基于WebGPU技术的开源语音识别项目,专门为浏览器和Electron应用设计。这款跨平台工具能在客户端高效执行语音转文字任务,目前支持Windows和MacOS上的Chromium浏览器。项目提供在线演示和详细文档,其核心由Rust编写的Ratchet库提供支持,确保了卓越的性能表现。
SwiftWhisper - 利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能
APIGithubSwiftSwiftWhisperWhisper开源项目转录
SwiftWhisper利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能。通过Swift Package Manager或Xcode进行安装,支持多种平台和Swift版本。提供详细的API文档和CoreML支持,通过AudioKit将音频转换成16kHz PCM格式,是高效语音转录的理想选择。
whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理
AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别
该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型,针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法,经过精细训练后词错误率降至25.28%,实现了稳定的英语语音识别效果。
WhisperTranscribe - 音频转文字与AI内容生成一体化平台
AI工具AI转录WhisperTranscribe内容生成语音识别音频转文字
WhisperTranscribe集成了音频转文字和AI内容生成功能。该工具支持55种以上语言的音频转录,并提供字幕翻译服务。通过AI技术,它能自动生成摘要、章节、社交媒体帖子和博客文章等多样化内容。WhisperTranscribe为播客制作者、视频创作者和营销人员提供一站式内容创作解决方案,有助于提升工作效率和扩大受众范围。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
whisperkit-coreml - 针对苹果芯片优化的本地化语音识别开源框架
Apple SiliconCoreMLGithubHuggingfaceWhisperKit开源项目模型设备端语音识别
WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架,提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub,开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别,无需依赖云服务。
nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目
GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别
NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。
whisper-medium-fleurs-lang-id - Whisper Medium微调模型实现多语言音频识别
FLEURS数据集GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型微调语言识别语音识别
该模型是对openai/whisper-medium在FLEURS数据集上进行微调的版本,专注于多语言识别任务。经过3轮训练后,模型在评估集上实现了88.05%的准确率。采用Adam优化器和线性学习率调度器,模型性能得到显著提升。这一成果为音频语言识别应用提供了有力工具,可应用于多语种环境下的语音分析和处理。这一模型在多语言环境下的语音转写、实时翻译等领域具有广阔应用前景。相比原始Whisper Medium模型,该微调版本在特定语言识别任务上表现更为出色,为跨语言交流和音频内容分析提供了更精准的工具支持。
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